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J-GLOBAL ID：201902260591466179   整理番号：19A2179970

1クラス分類器のアンサンブルを用いた半教師付きガス検出【JST・京大機械翻訳】

Semi-supervised Gas Detection Using an Ensemble of One-class Classifiers

著者 (4件)： Fan Han (Mobile Robotics & Olfaction Lab, Oerebro University, Sweden) ,  Bennett Victor Hernandez (Mobile Robotics & Olfaction Lab, Oerebro University, Sweden) ,  Schaffernicht Erik (Mobile Robotics & Olfaction Lab, Oerebro University, Sweden) ,  Lilienthal Achim J. (Mobile Robotics & Olfaction Lab, Oerebro University, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISOEN  ページ： 1-4  発行年： 2019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： 電子鼻を用いた化学化合物の検出は多くのガス検知関連応用において重要である。既存のガス検出法は,典型的に標的分析物の事前知識を使用する。しかし,いくつかのシナリオにおいて,検出される検体は前もって完全には知られておらず,専用モデルの作成は可能ではない。この問題に対処するために,1クラス分類器の集合を用いたガス検出手法を提案した。提案したアプローチは,清浄な空気のみを用いてMahalanobisベースとGaussベースのモデルを学習することによって初期化される。サンプリングプロセスの間,化学物質の存在は初期化システムによって検出される。それは監視なしで1クラスの最近傍モデルを学習することを可能にする。次に,ガス検出に関して,3つの1クラスモデルの予測を考慮した。提案した手法を実世界実験により検証し,e-ノーズを装備した移動ロボットを遠隔制御し,オープン環境における異なる化学分析物と相互作用させた。Copyright 2019 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： 相互作用 ,  化学分析 ,  化学物質 ,  *遠隔制御 ,  検出法 ,  移動ロボット
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ガス検知 ,  電子鼻 ,  *ワンクラス分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 1クラス分類 ,  アンサンブル ,  教師