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令和2年電気学会基礎・材料・共通部門大会に参加します(2020.9.1-3)

PLAN
チャージモデルによる近似法(小澤M1)
チャージモデルによる近似法(小澤M1)
サンプル数と機械学習の技法による正解率の違い(大川M1)
サンプル数と機械学習の技法による正解率の違い(大川M1)

学会発表のお知らせです。2020年9月1日(火)~3日(木)、令和2年電気学会基礎・材料・共通部門大会がオンライン開催されます。本研究室から下記2件の発表を行います。


1) 2-C-a2-1 磁気誘導磁石保管用磁気シールド設計のための簡易解析モデルの検討

 小澤 悠平, 田代 晋久, 脇若 弘之, 水野 勉(信州大学), 大宮 直木(藤田医科大)

2) 2-C-a2-4 ステップ応答法による金属判別のための機械学習結果の評価

 大川 慎之介, 田代 晋久, 脇若 弘之(信州大学), 中村 善宏, 町田 和俊(富士電機)


1)は藤田医科大にて特定医療研究を実施中のカプセル内視鏡用磁気誘導用磁石に関する研究です。磁気ダイポールモーメントとチャージモデルにて磁気誘導磁石を簡便にモデル化する検討です。2)は富士電機殿と共同研究を進める金属判別技術に関する研究です。有用な機械学習に必要なデータ数の目安を見つけるため,金属板の種類,リフトオフ,教師あり機械学習の技法,データ数をパラメータとして正解率と計算時間を比較しました。

※ 田代准教授小澤M1大川M1が参加予定です。

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