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J-GLOBAL ID：201802235357002043   整理番号：18A0203014

汚染ガスを検出するための人工神経回路網(ANN)を用いたE鼻システム【Powered by NICT】

E-nose system using artificial neural networks (ANN) to detect pollutant gases

著者 (2件)： Gadre Shriram (Department of E&TC PVPIT, Bavdhan, Pune) ,  Joshi Sneha (Department of E&TC PVPIT, Bavdhan, Pune)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RTEICT  ページ： 121-125  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： 電子鼻(e鼻)を,空気中に存在する汚染物質ガスの割合の推定のために開発した知的電子システムである。本論文では,空気中のメタノール,NCより薄く,LPGの量を検出するための新しいアプローチを考察した。最初に,すべての三個のセンサからの示度は異なる距離で取得した。人工ニューラルネットワーク(ANN)をセンサ入力を用いて訓練し,システムは,センサデータの実時間入力で試験した。提案システムは有望な結果を達成した。Copyright 2018 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： *ニューラルネットワーク ,  センサ ,  汚染物質 ,  電子装置 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： 実時間 ,  センサデータ ,  電子鼻 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

物質索引 (1件)： メタノール

タイトルに関連する用語 (3件)： 汚染ガス ,  人工神経回路網 ,  鼻