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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-11-24 15:50 2種混合ガスの定量分析におけるスパイクタイミングを用いたニューラルネットワークの適用範囲の検討 ○眞鍋太我・立野勝巳（九工大）・中村 修（筑波大）  NLP2022-65 |
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| 抄録 | （和） | 揮発性有機化合物は産業界において有用な物質であるが，吸引による人体への影響が問題となっている．揮発性有機化合物の毒性は物質によって異なるため，作業者の吸引リスクを把握するためには，現場で各VOCの濃度をリアルタイムに測定することが必要である．中村と立野は，特性の異なる2つの半導体センサーを入力とし，3層のフィードフォワード型スパイキングニューラルネットワークによる定量解析を提案した．しかし，彼らのセンサーシステムは特定のセンサー応答しか考慮していなかった．そこで，本研究では半導体センサーアレイの応答特性の違いが提案SNNの定量分析に与える影響を検討した．その結果，提案SNNにおけるセンサーの感度特性の違いによるVOC濃度の定量分析への影響を明らかにした． |
| （英） | Volatile organic compounds (VOCs) are useful substances in industry, but the effects of exposure to VOCs through inhalation on the human body are problematic. Because the toxicity of VOCs varies from substance to substance, it is necessary to measure the concentration of each VOC on site in real time in order to determine the inhalation risk to workers. Nakamura and Tateno proposed a quantitative analysis of mixed VOCs using a three-layer feedforward spiking neural network with two semiconductor sensors with different characteristics as inputs. However, that sensor system only considered specific sensor responses. Therefore, in this study, we examined the effect of different response characteristics of semiconductor sensor arrays on the quantitative analysis of the proposed SNN. As a result, we revealed the effect of different sensitivity characteristics of the sensors in the proposed SNN on the quantitative analysis of VOC concentrations. | |
| キーワード | （和） | スパイキングニューラルネットワーク / 揮発性有機化合物 / センサーアレイ / / / / / |
| （英） | Spiking neural network / Volatile organic compounds / Sensor arrays / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 280, NLP2022-65, pp. 36-41, 2022年11月. | |
| 資料番号 | NLP2022-65 | |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2022-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2022-11-24 - 2022-11-25 |
| 開催地（和） | 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | Recurrence Plots，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 2種混合ガスの定量分析におけるスパイクタイミングを用いたニューラルネットワークの適用範囲の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of the range in application of a neural network with spike timing in quantitative analysis of two gas mixtures |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパイキングニューラルネットワーク / Spiking neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 揮発性有機化合物 / Volatile organic compounds |
| キーワード(3)（和/英） | センサーアレイ / Sensor arrays |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 眞鍋 太我 / Taiga Manabe / マナベ タイガ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立野 勝巳 / Katsumi Tateno / タテノ カツミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 修 / Osamu Nakamura / ナカムラ オサム |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-24 15:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2022-65 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.280 |
| ページ範囲 | pp.36-41 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
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