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J-GLOBAL ID：201702284527567249   整理番号：17A1255490

Bayesアプローチにより増強されたニューラルネットワークに基づく層姿勢分類【Powered by NICT】

Neural network based bed posture classification enhanced by Bayesian approach

著者 (5件)： Viriyavit Waranrach (School of Information, Computer, and Communication Technology, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Bangkok, Thailand) ,  Sornlertlamvanich Virach (School of Information, Computer, and Communication Technology, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Bangkok, Thailand) ,  Kongprawechnon Waree (School of Information, Computer, and Communication Technology, Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University, Bangkok, Thailand) ,  Pongpaibool Panita (National Electronic and Computer Technology Center, 112 Thailand Science Park, Phahon Yothin Rd, Klong 1, Klong Luang, Pathumthani 12120, Thailand) ,  Isshiki Tsuyoshi (Department of Communication and Computer Engineering, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IC-ICTES  ページ： 1-5  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： 高齢者ケアのためにニューラルネットワークモデルを用いて床姿勢分類について述べた。センサパネル(圧電センサと圧力センサから成る)から収集したデータ,胸椎部にマットレス下に置かれた,姿勢分類のためのニューラルネットワークを用いた。Bayesianアプローチは連続姿勢の可能性を推定するために使用した。センシングデータは異なるタイプのセンサ間のバイアスを除去するための単一性に基づく正規化(または特徴スケーリング)法により0~1の範囲に正規化した。,二分の1タイムスロット(120入力セット)に蓄積されたデータは,訓練されたモデルの被覆率を改善することができる。ニューラルネットワークとBayesネットワーク推定からの結果は,重み付き算術平均によって結合された。著者らの提案した方法,すなわち,右層,座位,横臥,左横臥,横臥の五異なる姿勢の高齢患者データに適用した。ニューラルネットワークとBayes確率のための係数の比率はそれぞれ0.3と0.7であるとき,これは91.50%の精度をもたらした。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： 正規化 ,  圧電センサ ,  センサ ,  *ニューラルネットワーク ,  圧力センサ ,  座位 ,  バイアス ,  胸椎 ,  単一性 ,  被覆率
準シソーラス用語： 横臥 ,  信念ネットワーク ,  タイムスロット ,  マットレス ,  神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システムモデル  (IB02000Z) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 増強 ,  ニューラルネットワーク ,  層 ,  姿勢 ,  分類