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J-GLOBAL ID：202202270693395901   整理番号：22A1148337

深層学習を用いた航空機用音響式油量計の検討

Examination of acoustic fuel level gauge for aircraft using deep learning

著者 (1件)： 小松勝彦 (信州大)
資料名： 電気学会全国大会講演論文集(CD-ROM)  (Annual Meeting Record, I.E.E. Japan (CD-ROM))
巻： 2022  ページ： ROMBUNNO.3-122  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： S0653B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・音響データに対する高速Fourier変換及び周波数補間を含む前処理の実施,及び人工知能(AI)深層学習による水位推定の可能性検討。
・水位0~800mm迄の10mm毎データ,0~800mm迄のレベルへのカテゴリ化導入,学習用に9割,評価用に1割のデータを用いた検証。
・カテゴリ化を伴うAIを用いて良好な水位推定値が得られること,AIモデルの最終層への活性化関数の導入によって推定が改善されることの確認。

シソーラス用語： 機械学習 ,  航空機 ,  流量計 ,  *水位 ,  *パラメータ推定 ,  教師つき学習 ,  関数 ,  音響測定
準シソーラス用語： 活性化関数 ,  深層学習 ,  油量計

分類 (1件)： 液体・粉体レベルの計測法・機器  (AD05060G)

引用文献 (1件)：

• 小松勝彦・菊池良巳:電気学会全大,3-135,(2021)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  航空機 ,  音響 ,  油量計