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J-GLOBAL ID:201802232248991274   整理番号:18A1236743

ニューラルネット型の分類器を用いた木造壁の損傷位置検出の可能性

A possible approach to detect a damaged position of wooden wall using neural-network classifier
著者 (9件):
資料名:
巻: 118  号: 75(NLP2018 28-51)  ページ: 69-73  発行年: 2018年06月01日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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我々は,建物の状態を統一的かつ簡便に判定することを目的とし,微小振動にも対応することのできる圧電センサによって振動データを計測し,機械学習を活用して信号情報の直接解析が可能であることを示した。具体的には,建築物を構成する木造壁においてボルトの欠損状態を圧電センサと機械学習を用いて判定する手法について検討を行った。結果として,木造壁からボルトが外れているか否かの状態をニューラルネット型の分類器によって十分に判別できる可能性が高いことがわかり,k-平均法によるクラスタリングでも適切な条件の下で,同様の可能性が見出された。(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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信頼性  ,  振動の励起・発生・測定  ,  建築音響 
引用文献 (15件):
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