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J-GLOBAL ID：201702273725417298   整理番号：17A0472972

特徴選択法とカーネル法を用いた木材含水量予測【Powered by NICT】

Wood moisture content prediction using feature selection techniques and a kernel method

著者 (6件)： Daassi-Gnaba Hela (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France) ,  Oussar Yacine (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France) ,  Merlan Maria (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France) ,  Ditchi Thierry (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France) ,  Geron Emmanuel (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France) ,  Hole Stephane (Laboratoire de Physique et d’Etude des Materiaux (LPEM), PSL Research University, ESPCI-ParisTech Sorbonne Universites, UPMC Univ Paris 06 CNRS, UMR 8213, 10 rue Vauquelin, 75231 Paris Cedex 05, France)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 237  ページ： 79-91  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 木材は,再生可能,豊富なバイオエネルギーと環境に優しい資源である。木質バイオマス含水量(MC)は,バイオ燃料製品品質と性質を制御するための重要なパラメータである。本論文では,データからMCを予測するに興味を持っている。木材杭に埋設されたとき半波ダイポールアンテナの入力インピーダンスは,木材の誘電率によって変化する。,反射係数の測定,入力インピーダンスに関する情報を与えることを,木材のMCに直接依存する。反射係数測定とMCの関係を検討した。この関係に基づいて,機械学習技術と特徴選択法を用いたMC予測モデルを提案した。実世界データを用いた数値実験は,限定された計算能力を必要とすることを提案した手法の妥当性を示した。,工業プロセスのための実時間利用は実現可能である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 生物エネルギー ,  ダイポールアンテナ ,  木質バイオマス ,  入力インピーダンス ,  *木材 ,  予測モデル ,  生物燃料 ,  誘電率 ,  *含水量 ,  製品品質 ,  *特徴選択 ,  反射率
準シソーラス用語： 工業プロセス ,  数値実験 ,  *Kernel法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 水分含量 ,  非線形回帰 ,  LS-SVM ,  特徴選択

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴選択 ,  カーネル法 ,  木材 ,  含水量 ,  予測