文献

J-GLOBAL ID：202002282204244435   整理番号：20A0355152

マイクロガスセンサと教師なし学習を組み合わせた低エネルギー高校建築における室内空気質の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigation of indoor air quality in a low energy high school building combining micro gas sensors and unsupervised learning

著者 (5件)： Hanoune B (Univ. Lille, CNRS, UMR 8522 - PC2A - Physicochimie des Processus de Combustion et de l’Atmosphere, F-59000 Lille, France) ,  Caron A (Univ. Lille, CNRS, UMR 8522 - PC2A - Physicochimie des Processus de Combustion et de l’Atmosphere, F-59000 Lille, France) ,  Caron A (IMT Lille Douai, Univ. Lille, SAGE Dept., F-59000 Lille, France) ,  Redon N (IMT Lille Douai, Univ. Lille, SAGE Dept., F-59000 Lille, France) ,  Coddeville P (IMT Lille Douai, Univ. Lille, SAGE Dept., F-59000 Lille, France)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 609  号： 4  ページ： 042027 (6pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： それらのサイズと価格のために,小型ガスセンサは,居住者の存在においてさえ,閉じ込められた環境における大気質の長期的,大規模,連続的モニタリングのための良い候補である。それらのまだ限られた計測的性能にもかかわらず,これらのツールは汚染物質の空間的および時間的進化に関する関連情報を提供することができる。したがって,それらは汚染源を同定し,自動的に換気および修復システムを制御するために使用でき,それらは適切なデータ処理手順と関連している。本研究では,CO2,NO,NO2およびO3の検出のための4つのセンサを,標準分析装置と共に,低エネルギー高学校建築の教室内で,以前の較正なしで展開した。これらのデータを,二分割K平均アルゴリズムに基づく手順で解析した。この教師なし分類により,類似の測定の同定が可能になり,クラスタに合体できる。分析器によって提供された分類結果とセンサによって提供された分類結果の間に,後者が展開前に較正されなかったとしても,優れた一致が見られた。これらの結果は,本研究で提案したデータ処理方法論を検証し,実際の条件における市販のマイクロセンサの使用の可能性を実証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ガスセンサ ,  センサ ,  アルゴリズム ,  *室内空気質 ,  住民 ,  データ処理 ,  二酸化炭素 ,  汚染源 ,  分析機器 ,  汚染物質 ,  クラスタ ,  *教師なし学習
準シソーラス用語： マイクロセンサ ,  大気質 ,  *低エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  建築環境一般  (RB02010T) ,  計算機網  (JC03000K) ,  大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (7件)： ガスセンサ ,  教師なし学習 ,  低エネルギー ,  高校 ,  建築 ,  室内空気質 ,  調査