更新日: 2024年1月5日
半導体式ガスセンサにより測定した時系列データに対して、複数成分に対するガス濃度予測用回帰モデルの構築に取り組んだ。時系列データからの特徴量抽出には、変化点検知アルゴリズムとしてガス濃度を予測する時のリアルタイム性向上が期待できるChange Finderを採用した。回帰モデルの構築には、ガウス過程回帰を用いた。学習・推論した結果、検出するガスの単成分及び複数成分のガス濃度を予測する場合の回帰モデルについて、データの豊富な範囲での有効性を確認した。
【県単独試験研究 令和３年度～令和４年度】／ 技術シーズ（令和４年度終了課題）
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