書誌事項
- タイトル別名
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- ニューラルネットワーク オ モチイタ コキ センサ ノ コウセイド セイブン ノウド ヨソク : ヨソク セイド ノ カクレ ソウスウ イソンセイ
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抄録
本研究では小型呼気センサの実現を目指し、10個の反応特性が異なる酸化チタンナノチューブ薄膜ガスセンサを用いて、その応答から多成分混合ガス(一酸化炭素、ヘリウム、酸素、窒素)内の一酸化炭素と酸素の濃度予測を、機械学習アルゴリズムの一つであるニューラルネットワークを用いて行い、隠れ層数の最適数を検討した。学習の結果、一酸化炭素濃度に対して0.001%p、酸素濃度に対して0.01%p の精度で予測可能なニューラルネットワークモデルを得た。また、その予測精度は5 層以上ではほぼ変わらないことが見出されたことから、隠れ層数が5 層程度のニューラルネットワークが最適であると考えられる。
収録刊行物
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- 感性福祉研究所年報
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感性福祉研究所年報 (23), 95-109, 2022-03-31
東北福祉大学感性福祉研究所
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390292317598038656
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- NII書誌ID
- AA11450106
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- NDL書誌ID
- 032198419
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- ISSN
- 13449966
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- IRDB
- NDL
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用可