2132 ASR診断のためのパターン認職手法の開発(非破壊検査・診断)

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概要

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• 本研究では,劣化要因のうちで特徴的なひび割れパターンを有するASR劣化に着目し,ひび割れのパターンから劣化要因がASRであるかを判定するシステムの開発を行った。判定のシステムとして,ニューラルネットワーク(NN),AdaBoost増強されたNN,およびサポートベクターマシーンを用い,また特徴ベクトルとして局所自己相関関数とフラクタル次元を用いた。その結果,教師データの設定によって誤答率が変化するが,全てのアルゴリズムにおいて良好な判定が行えることが明らかとなった。

• 公益社団法人日本コンクリート工学会の論文
• 2008-07-30

著者

• 大島 義信

  京都大学大学院工学研究科

• 八木 康人

  (株)椿造計画研究所

• 大島 義信

  京都大学工学研究科

• 河野 広隆

  京都大学経営管理研究部

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