2026-03-06T15:35:10Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214815 2025-01-19T16:27:18Z 6504:10735:10808

浄水処理における深層学習を用いた凝集後濁度予測の精度向上手法の検討 鈴木, 昭弘 川上, 敬 山, 寛 根本, 雄一 大江, 亮介 人工知能と認知科学 浄水場における浄水処理において、適切な量の凝集剤を注入することにより良質なフロック（懸濁質の塊り）を形成することは非常に重要である。本研究の最終的な目的は凝集剤の注入を適切に自動制御することである。そこでその第一段階として深層学習を用いて凝集剤を注入し形成中の初期のフロックの画像的な特徴から凝集後の濁度を予測する研究を行っている。本発表では予測精度を向上させるために、いくつかのデータ水増し手法が凝集後濁度予測に適しているかどうかについて検討しその結果を述べる。 情報処理学会 2021-03-04 jpn conference paper https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214815 AN00349328 第83回全国大会講演論文集 2021 1 17 18 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/214815/files/IPSJ-Z83-2C-05.pdf application/pdf 870.9 kB 2021-12-28