音響データを用いた新旧紙幣のニューロ識別

• 池本 良

  大阪府立大学

• 大松 繁

  大阪府立大学

書誌事項

タイトル別名

• Nuro-Classification of Bill from the Acostic Feature

抄録

The utility of neural network based on the back propagation is reported. But it is difficult to analyze neural network based on the back propagation. In this paper, we propose a neural network based on the Learning Vector Quantization and discriminate between new and old bills from the acostic feature. A simulation shows the utility of the proposal way.

収録刊行物

• システム制御情報学会　研究発表講演会講演論文集

  システム制御情報学会　研究発表講演会講演論文集 SCI02 (0), 254-254, 2002

  一般社団法人 システム制御情報学会

詳細情報

• CRID: 1390001205621220480
• NII論文ID: 130006981084
• DOI: 10.11509/sci.sci02.0.254.0
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可