音響信号に基づく不良シジミ貝判別に対するパターン認識手法の適用と評価
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概要
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本研究では,実現が期待されているシジミ自動選別装置の開発に向けて,シジミ貝をぶつけた際に発生する音響信号に基づく不良シジミ貝の判別に関して検討を行った.具体的には,音響信号を周波数解析した後,特徴ベクトルを抽出し,各種のパターン認識手法を用いて不良シジミ貝の判別を行い,判別精度を比較評価した.パターン認識手法として,決定木学習,k-最近傍識別法,多層ニューラルネットワーク,サポートベクターマシンを取り上げ,それぞれについて同様の判別実験を行い,判別精度の比較検討を行った.その結果,多層ニューラルネットワークによる手法が他の手法に比べて最も優れており,約95%の判別精度が得られた.次いで,サポートベクターマシン,k-最近傍識別法,決定木学習の順で判別精度が高く,いずれの手法においても一定の有効性を確認することができた.
- 2008-10-15
著者
-
堀内 匡
松江工業高等専門学校
-
原 元司
松江工業高等専門学校情報工学科
-
別府 俊幸
松江工業高等専門学校
-
藤岡 美博
松江工業高等専門学校
-
別府 俊幸
松江工業高等専門学校電気工学科
-
別府 俊幸
東京女子医科大学附属日本心臓血圧研究所循環器小児外科
-
別府 俊幸
東京女子医科大学
-
別府 俊幸
東京女子医大心研
-
別府 俊幸
松江高専
-
別府 俊幸
東京女子医科大学日本心臓血圧研究所基礎循環器科
-
藤岡 美博
松江高専
-
藤岡 美博
松江工業高等専門学校機械工学科
-
原 元司
松江工業高等専門学校
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