| 講演名 | 2022-11-24 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(九工大), 立野 勝巳(九工大), 中村 修(筑波大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Spiking neural network / Volatile organic compounds / Sensor arrays |
| 資料番号 | NLP2022-65 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2022/11/24(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) |
| 委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉岡 大三郎(崇城大) / 伊藤 大輔(岐阜大) |
| 幹事氏名（英） | Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Daisuke Ito(Gifu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 横井 裕一(長崎大) / 山仲 芳和(宇都宮大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 眞鍋 太我 / Taiga Manabe |
| 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） | 立野 勝巳 / Katsumi Tateno |
| 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） | 中村 修 / Osamu Nakamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 筑波大学(略称：筑波大) University of Tsukuba(略称：UT) |
| 発表年月日 | 2022-11-24 |
| 資料番号 | NLP2022-65 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLP-280 |
| ページ範囲 | pp.36-41(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (NLP) |