| 大会名称 |
|---|
| 2023年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023G |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023-02-28 |
| セッション番号 |
| D-20 |
| セッション名 |
| 情報論的学習理論と機械学習 |
| 講演日 |
| 2023/3/7 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 2401教室 |
| 講演番号 |
| D-20-10 |
| タイトル |
| 電気化学測定データを用いた機械学習によるワインの分類 |
| 著者名 |
| ○有田涼二, 本田竜也, 森田伸友, 竹村謙信, 大曲新矢, 岩崎 渉, 菊永和也, Wen Liang Yeoh, 松前 進, 福田 修, 上田 俊, |
| キーワード |
| PCA, SVM, 電気化学測定, ワイン |
| 抄録 |
| 近年では簡易な測定方法で得られるデータと機械学習を組み合わせることで、酒類の熟成年数の推定や品種および地理的起源の識別が試みられている。電気化学測定によるワインの分析も試みられているが、課題点として従来の測定方法では得られるデータの特徴量が少ないことが挙げられる。本研究の電気化学測定で使用したホウ素ドープダイヤモンド電極は、既存の電極に比べ広い電位窓をもち、多く特徴量を得ることができる。取得したサイクリックボルタモグラムの電位を40区間に分割し、それぞれの区間の酸化電流と還元電流の差を特徴量とした。それらをPCA,SVMを用いて機械学習することでワインラベルの判定と検証を試みた。 |
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