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J-GLOBAL ID：201702235911814270   整理番号：17A1269261

配合条件におけるガス濃度を推定するためのサポートベクトルマシン(SVM)使用【Powered by NICT】

Use Support Vector Machine (SVM) to estimate gas concentration in mixture condition

著者 (4件)： Lin Kuan-Chou (Graduate Institute of Electronics Engineering, National Taiwan University, Taiwan) ,  Liu Tse-Yen (Graduate Institute of Electronics Engineering, National Taiwan University, Taiwan) ,  Chen Po-Han (Graduate Institute of Electronics Engineering, National Taiwan University, Taiwan) ,  Lin Chih-Ting (Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics, National Taiwan University, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASI  ページ： 744-746  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 多くのガスセンサでは,選択性は大きな問題,実際の濃度ひずみをである。ガス混合条件におけるその濃度を推定する方法を導入した。システムは環境制御室で三ガスセンサ,二酸化炭素センサ,一酸化炭素センサと湿度センサから構成され,これは多くの異なった濃度の組合せを与えた。濃度を推定するために,サポートベクトルマシン(SVM)と呼ばれる機械学習技術を用いた。最初に,測定データはその濃度組合せに従って分類されている。第二に,測定データは,SVMを介した多くの分類器として訓練される,新しい測定データ(非標識)を分類した。分類された後,各ラベルは異なる投票が得られる。最後に,加重平均は投票による濃度。解析結果は実際の値に近いことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 環境管理 ,  湿度センサ ,  二酸化炭素 ,  *サポートベクトルマシン ,  センサ ,  ガスセンサ ,  一酸化炭素
準シソーラス用語： 加重平均 ,  機械学習技術 ,  *ガス濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 配合 ,  ガス濃度 ,  推定 ,  サポートベクトルマシン ,  SVM