階層型ニューラルネットワークを用いたガス種判別方法の検討

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タイトル別名
  • Examination of a Gas Kinds Distinction Method by the Hierarchy Neural Network
  • カイソウガタ ニューラル ネットワーク オ モチイタ ガスシュ ハンベツ ホウホウ ノ ケントウ
公開日
2004
DOI
  • 10.11196/kasai.54.1_1
公開者
日本火災学会

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説明

本論文では，半導体ガスセンサのガス種判別の信頼性を高めるため，階層型ニューラルネットワークを用いたガス種判別方法について検討した。最初にエタノールとメタンガス，エタノールとプロパンガスにおけるガスセンサの出力応答を回帰分析法により回帰係数を求めた。次に入力要素を（1）回帰係数とした場合，（2）センサの定格ヒータ電圧における出力電圧を基準とした出力電圧の変化分とした場合，（3）センサの出力電圧とした場合の判別結果を示し，これらの判別結果を併用することで正答率の高いガス種判別結果が得られることを示す。<br>これまで，ガスセンサのヒータ電圧をのこぎり波状に変化させ，センサの出力応答パターンの違いからガス種判別を行うことを検討している。判別処理は出力応答パターンを14（横）×20（縦）のマス目に分割し，どのマス目を通過するか否かを流れ図を用いた条件判断（論理式）からガス種を決定する方法で行ってきた。しかし，条件判断（論理式）の閾値を固定にすると個々のセンサによるガス感度のばらつきや経年変化によるガス感度の低下が生じた場合，で力応答パターンは類似していても決められたマス目を通過しないため，誤った判別結果を生じる可能性があった。<br>（オンラインのみ掲載）

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