2012 Fiscal Year Annual Research Report
匂い情報処理の高度化ためのＱＣＭ匂い計測装置の開発と匂い情報処理への応用
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22656089
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大松 繁 大阪工業大学, 工学部, 教授 (30035662)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢野 満明 大阪工業大学, 工学部, 教授 (40200563)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 匂い計測 / 匂い情報処理 / 知的クラスタリング / 匂い分解 / 匂い合成 / 匂い通信 / 匂い基本要素 / ニューラルネットワーク |
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| Research Abstract |
本研究の目的は，カラー画像の分解と合成で中心となる赤(R) 緑(G) 青(B) という3 原色のように、匂いの素を抽出し、匂いの分解・合成・識別を行うために、水晶振動子(QCM) を用いた匂い計測装置を新たに開発し、計測データに知的信号処理やガスクロマトグラフィ(ガスクロ) を用いて、匂いの基本要素の算出やその化学組成の抽出を行い、匂いの分解・合成・識別を行うとともに小型匂い識別器を作製して産業分野での異常検知、食品の品質検査などへ応用し、その有用性を定量的に検証することである。
本年度は最終年度であるため、これまでに構築された匂いデータベースの匂いデータに独立成分分析(ICA)を適用して独立成分を求め、競合型ニューラルネットワークの自己組織化特徴地図(SOM)でクラスタに分類し、匂いの基本要素を算出した。また、ガスクロマトグラフィを用いて基本要素の化学組成を求めた。同じ処理を種々の匂いに対して行い、それらの基本要素の化学組成をクラスタリングして、匂いの素を抽出した。さらに、匂いを基本要素で表現する匂い分解、分解係数の割合で匂いの素を混合する匂い合成、分解係数を特徴量とする競合型ニューラルネットワークの学習ベクトル量子化(LVQ)で識別する匂い識別を行って、種々の匂い識別問題へ応用してその有用性を検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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