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知的信号処理による匂いの識別・合成・通信手法の構築

使用智能信号处理构建一种识别、合成和传达气味的方法

基本信息

批准号：
19656097
负责人：
大松繁
金额：
$ 2.05万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2009
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、匂い情報処理の新たな試みとして、匂いの計測、匂い表現、匂い識別、匂い合成を行い、匂い情報処理の新展開を行うことである。本年度はータ処理による匂い構成要素の抽出とそれを用いた匂い識別に関する研究として、以下の3点について考察した。(1) SOMによる匂いの基本要素の抽出: 前年までに得られた独立成分で類似したものをまとめて縮約するために、競合型ニューラルネットワークであるSOMを適用した。SOMで得られた匂いの特徴量の類似性分布を表現している出力層に分離境界線を設定し、クラスタリングを行い、各クラスタリングの重心を匂いの基本要素として抽出した。(2) LVQによる匂い識別: 匂い計測データを匂いの基本要素に分解し、その要素の大きさ(分解係数)を競合型ニューラルネットワークの入力として用い、競合型ニューラルネットワークの出力が、計測標本の匂いと識別されるようにLVQによる学習を行った。このネットワークは競合層の出力が様々な匂い標本を同時に識別可能になるような構造に設計した。また、匂い標本セットに対して、食品、香料、悪臭などの大分類、コーヒー、紅茶、ココアなどの中分類、キリマンジャロ、モカなどの小分類が可能となる階層構造を有する競合型ニューラルネットワークを構築し、学習速度を向上させた。

The purpose of this study is to explore new ways of information processing, measurement, performance, recognition, synthesis, and new development of information processing. This year's research on the extraction and identification of the constituent elements of the treatment process includes the following three points: (1)The basic elements of SOM are extracted from the previous year. The similarity distribution of characteristic quantities obtained from SOM is represented by the basic elements of the separation boundary line of the output layer, the center of gravity of the output layer and the center of gravity of the output layer. (2)LVQ identification: the basic elements of the measurement data are decomposed, the elements are decomposed (decomposition coefficient), the input force is used, the output force is used, and the LVQ identification is used. This is the first time that a person has ever been involved in a project. The hierarchical structure of food, spice, odor, large category, black tea, medium category, small category, and possible category has a competitive type of class structure, and the learning speed is upward.