@article{oai:tfulib.repo.nii.ac.jp:00000883,
 author = {岩田, 一樹 and Iwata, Kazuki and 阿部, 宏之 and Abe, Hiroyuki and 庭野, 道夫 and Niwano, Michio},
 issue = {23},
 journal = {感性福祉研究所年報, Report of Kansei Fukushi Research Institute},
 month = {Mar},
 note = {本研究では小型呼気センサの実現を目指し、10個の反応特性が異なる酸化チタンナノチューブ薄膜ガスセンサを用いて、その応答から多成分混合ガス（一酸化炭素、ヘリウム、酸素、窒素）内の一酸化炭素と酸素の濃度予測を、機械学習アルゴリズムの一つであるニューラルネットワークを用いて行い、隠れ層数の最適数を検討した。学習の結果、一酸化炭素濃度に対して0.001%p、酸素濃度に対して0.01%p の精度で予測可能なニューラルネットワークモデルを得た。また、その予測精度は5 層以上ではほぼ変わらないことが見出されたことから、隠れ層数が5 層程度のニューラルネットワークが最適であると考えられる。},
 pages = {95--109},
 title = {ニューラルネットワークを用いた呼気センサの 高精度成分濃度予測 －予測精度の隠れ層数依存性－},
 year = {2022},
 yomi = {イワタ, カズキ and アベ, ヒロユキ and ニワノ, ミチオ}
}