国立研究開発法人日本原子力研究開発機構バックエンド研究開発部門人形峠環境技術センター 岡山大学大学院自然科学研究科
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構バックエンド研究開発部門人形峠環境技術センター
2017 年 66 巻 1 号 p. 1-10
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
放射性廃棄物ドラム缶の分類に対し,機械学習法の一つであるランダムフォレスト法が適用できるか検討した。ウランの起源が天然または回収燃料かで分類された954点のドラム缶のγ線スペクトルデータを利用した。300点を訓練データ用にとりわけ,残りの654点のスペクトルデータを用いて,ランダムフォレストの分類の正答率を評価した。カウント数の対数の差分値をとる前処理を行う場合,ランダムフォレスト法で654点を正確に分類できた。
すでにアカウントをお持ちの場合 サインインはこちら