煙濃度時系列データを用いた統計的な初期火災判断システム
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概要
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煙濃度の大きさ, 時系列の傾きを用いて, 煙濃度時系列データの変化の特徴をとらえた"指数コードヒストグラム法"を用いた新しい統計的な火災診断システムを提案する.煙濃度の大きさは火災と非火災の煙濃度の大きさの違いを, 傾きは波形の起伏の違いを捕らえる.この特徴抽出法により捕えた火災/非火災の特徴の違いを学習させ, 統計的パターン認識で用いられているマハラノビス距離, 疑似ベイズ識別関数(MBDF)により未知データが火災であるか, 非火災であるかを判断する.また, 識別関数の性能を向上させる方法として, 煙濃度の大きさを変数変換して判断する方法を提案し, 平均正答率がMBDFで86%に向上した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-22
著者
-
鶴岡 信治
三重大学大学院工学研究科
-
鶴岡 信治
三重大学
-
若林 紀夫
三重大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
吉川 大弘
三重大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
鶴岡 信治
三重大学大学院地域イノベーション学研究科
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