講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-07-16 14:00
機械学習を用いた深部体温の推定に関する研究 ○宮島洋文・樽見 航・土居裕和・小林 透・篠原一之(長崎大) LOIS2016-18 |
抄録 |
(和) |
人間の深部体温は, 健康状態を図るうえで重要な情報であるものの, 測定の際に被測定者に多大な負担がかかることが知られている. そこで, 被測定者への負担が少ない情報を用いて, 数学・科学的モデルにより深部体温を予測する手法がいくつか提案されている. しかしながら, それらは不確実な環境下での運用を想定していない. そこで, 本稿では不確実性を容認する手法として知られている3層型ニューラルネットワークおよび簡略型ファジィ推論法により, 測定が容易な情報から深部体温を推定する手法の提案を行った. また, 数値シミュレーションにおいて, 提案手法の特徴および有効性を示した. |
(英) |
It is important to know the information of deep body temperature, but difficult to measure it. There are some systems to estimate the deep body temperature, but they cannot be used in some cases. In this paper, we propose two inference systems of deep body temperature. One inference system consists of three layered neural network and the other consists of fuzzy inference system. It is known that neural network and fuzzy inference system can be used in many cases. We compare these methods by using two simulations. |
キーワード |
(和) |
深部体温 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / ファジィ推論法 / / / / |
(英) |
deep body temperature / machine learning / neural network / fuzzy inference system / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 138, LOIS2016-18, pp. 57-62, 2016年7月. |
資料番号 |
LOIS2016-18 |
発行日 |
2016-07-08 (LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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LOIS2016-18 |