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J-GLOBAL ID：201602213645928440   整理番号：16A0190388

水濁度の濃度決定と堆積物分類の同時分析の新規アプローチ

Novel approach for simultaneous sediment classification and concentration determination of water turbidity

著者 (6件)： DUARTE Daniel P. (Instituto de Telecomunicacoes-Polo de Aveiro, Aveiro, PRT) ,  PRATS Sergio (Univ. Aveiro, Aveiro, PRT) ,  KEIZER J. J. (Univ. Aveiro, Aveiro, PRT) ,  GEORGIEVA Petia (Univ. Aveiro, Aveiro, PRT) ,  NOGUEIRA Rogerio (Instituto de Telecomunicacoes-Polo de Aveiro, Aveiro, PRT) ,  BILRO Lucia (Instituto de Telecomunicacoes-Polo de Aveiro, Aveiro, PRT)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9634  号： Pt.1  ページ： 96342U.1-96342U.4  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多パラメータ光学濁度センサで得られたデータセットの分類とデータ解析の新規アプローチ方法を提案する。この方法は線形回帰とクラスタ分析などの機械学習法や統計学習法の組合せに基づいている。ケーススタディとして,6次元光ファイバーセンサを用いて堆積物の分類と濃度を同時に求めた。その結果,使用した訓練データセットでは成功率79%であった。提案した方法論は,柔軟性が高く,他の物理的シナリオへ容易に適用できる。

シソーラス用語： *混濁度 ,  水質汚濁 ,  水質試験 ,  *堆積物 ,  *同時分析 ,  分類 ,  パラメータ ,  光センサ ,  集合 ,  データ解析 ,  回帰分析 ,  クラスタ分析 ,  機械学習 ,  学習 ,  事例研究 ,  光ファイバ ,  方法論 ,  データ ,  主成分分析 ,  判別分析 ,  アルゴリズム ,  スペクトル ,  発光ダイオード ,  シルト
準シソーラス用語： データセット ,  マルチスペクトル ,  線形回帰 ,  線形判別分析 ,  多次元データ ,  統計学習

分類 (5件)： 光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H) ,  水質調査測定一般  (SB02060X) ,  分析機器  (CC02020S) ,  発光素子  (NC03082G) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 水 ,  濁度 ,  濃度決定 ,  堆積物 ,  分類 ,  同時分析