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J-GLOBAL ID：201702219863094435   整理番号：17A0757696

Raman分光法を用いたファジィ動径基底摩擦ニューラルネットワークを基にした黒色プラスチックの分類の設計【Powered by NICT】

Design of Classification of Black Plastics Based on Fuzzy Radial Basis Fnction Neural Networks Using Raman Spectroscopy

著者 (3件)： Bae Jong-Soo ,  Oh Sung-Kwun ,  Kim Eun Ok
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 749-753  発行年： 2016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： 多くのプラスチックは様々な工業分野で広く使用されているので,毎年人が発声したプラスチック廃棄物の量は質量を持つ。,プラスチックリサイクルはより重要になっており,大きく研究されてきた。ポリエチレンテレフタレート(PET),ポリプロピレン(PP),ポリスチレン(PS)などのリサイクル可能なプラスチックのいくつかはリサイクルセンターにおける材料の種類による手選別したあるいは自動的に分類。既存自動仕分けシステムである近赤外光(NIR)センサから構成され,それは着色プラスチックを分類するために一般的に使用される。しかし黒色プラスチックの分類は依然として困難な課題である,使用カーボンブラックのためであった。黒色プラスチック試料はNIR分光計の十分な信号を反映していない。本研究では,黒色プラスチックを同定するための方法を導入した。Raman分光法を用いて定性的だけでなく黒色プラスチックの定量分析。に加えて,同定の性能を改善するために,ファジィ動径基底関数ニューラルネットワーク(FRBFNN)分類器および主成分分析(PCA)のようなインテリジェントコンピューティングアルゴリズムは,得られたデータを解析し,分類に適用した。Copyright 2017 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： センサ ,  *ニューラルネットワーク ,  定量分析 ,  ポリスチレン ,  *Raman分光法 ,  着色 ,  *プラスチック ,  リサイクル ,  *曖昧さ ,  カーボンブラック ,  高分子廃棄物 ,  近赤外線 ,  分光計 ,  主成分分析
準シソーラス用語： プラスチックリサイクル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 高分子廃棄物処理  (YH01020W) ,  資源回収利用  (SC05060V)

タイトルに関連する用語 (10件)： Raman分光法 ,  ファジィ ,  動径 ,  基底 ,  摩擦 ,  ニューラルネットワーク ,  黒色 ,  プラスチック ,  分類 ,  設計