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J-GLOBAL ID：201802267361013945   整理番号：18A1907951

ウェアラブル技術を用いた居住者の熱状態検出のための畳込みニューラルネットワークとカーネル法【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network and Kernel Methods for Occupant Thermal State Detection using Wearable Technology

著者 (6件)： Chaudhuri Tanaya (Energy Research Institute @ NTU (ERIAN), Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Zhai Deqing (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Soh Yeng Chai (Energy Research Institute @ NTU (ERIAN), Interdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Li Hua (School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Xie Lihua (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore) ,  Ou Xianhua (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, 639798, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018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： 居住者の熱的快適性検出はエネルギー効率を構築するための重要な寄与者である。しかし,従来のPMV(予測平均投票)法からの予測は,居住者の実際の熱感覚からしばしば逸脱する。本論文では,ウェアラブル技術を用いて抽出された個人の生理学的特徴に基づいて,TS(熱状態:不快/Comfort)検出のための2つの新しいアプローチを提案した。第一のアプローチ,CNN-(T_sk)_TPは,TSを手の皮膚温度時間プロファイル(TP)の画像と結びつける深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいている。CNNは捕捉画像の分類において大きな成功を示しているが,2-Dセンサデータへの応用はあまり検討されていない。本研究において,手の皮膚温度は異なるTS下で異なる時間パターンを示すことが観察された。皮膚温度のこの高い応答性を活用して,二次元センサデータを画像領域に移した。4段階ドメイン移動プロセスを採用して,CNNに対して5分間TPを得た。2番目のアプローチ,SVM_phyは,6つの異なる生理学的入力特徴を有するサポートベクトルマシン(SVM)モデルに基づいている。SVM-RBFは,評価した4つのカーネルタイプ(線形,多項式,半径,シグモイド)の間でより良く機能した。著者らの提案したCNN-(T_sk)_TPとSVM_phyは,93.33%と90.6%の精度を達成し,既存の方法(PMV,EPMV,aPMV,およびPTSモデル)を上回った。さらに,著者らのアプローチの実用的利点について議論した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  生理学 ,  投票 ,  多項式 ,  *住民 ,  二次元 ,  エネルギー効率 ,  画像 ,  予測 ,  捕獲 ,  線形性 ,  皮膚温
準シソーラス用語： 不快 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェアラブル ,  居住者 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  カーネル法