| Budget Amount *help |
¥2,900,000 (Direct Cost: ¥2,900,000)
Fiscal Year 2004: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
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| Research Abstract |
本研究は,逐次部分空間同定法を用いた匂い認識アルゴリズムの構築とハードウェアへの実装を目指したもので,逐次部分空間同定アルゴリズム及び匂い認識に関するセンサ出力に基づくパターン認識の有効性とDSP実装のための検討を行った。ガスセンサとしてMOS型センサを匂いセンサとして,匂い認識を行うためにアレイ化されたセンサ出力によるパターン認識を検討した。センサ出力からいかにパターンベクトルを生成するかが問題となるが,その方法のひとつにセンサ出力のモデル近似によって得られるモデルパラメータの抽出がある。このモデルパラメータ推定に適用可能な部分空間同定法の検討に関して,これまでVerhagenらのMOESP法に対してSchur complement(SC)に基づく部分空間抽出を用いて新たな解釈を与え,雑音除去のための種々の補助変数の導入により個別に取り扱われてきた拡張されたMOESP法を,各補助変数をデータ積率行列の重みとして表現することで統一的に取り扱うことが可能となる枠組みを提案してきた。この枠組みが,変数誤差モデルを取り扱う場合にも適用可能であることを示し,SCを用いる提案手法によって部分空間同定法の統一的枠組みが与えられることを示した。また,提案手法におけるSC行列と重み付き最小2乗残差の比較から,変数誤差モデルに対する部分空間同定法の逐次アルゴリズムを導出した。これらアルゴリズムを用いればリアルタイムにモデルパラメータを推定することが可能となる。また,火災の早期検知への匂いセンサの応用を検討し,不完全燃焼時に発生する水素を指標とした匂い認識が初期火災の匂いによる検知に有効であることを示した。さらに,セルロースやナイロンといった工業製品に用いられる材料の加熱時に発生する匂いをセンサアレイのパターン認識を用いて識別可能であることを示した。
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