Полное описание

Корнюшко, Валерий Федорович. Информационная и алгоритмическая поддержка интеллектуальной системы экологического мониторинга воздуха на основе нейронных сетей / В. Ф. Корнюшко, Л. В. Садеков, Г. А. Ярыгин, М. В. Баюкин, Е. Г. Шмакова. - DOI 10.15827/0236-235X.140.715-728. - Текст : непосредственный // Прогр. продукты и системы = SOFTWARE & SYSTEMS : научный журнал. - 2022. - Том 35, N 4. - С. 715-728. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0236-235X.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.33	004.896
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Интеллектуальные системы
Нейронные сети
Экология

Кл.слова (ненормированные): система принятия решений -- программная среда r -- метрика близости аналитических проб -- алгоритм k-средних -- карты кохонена -- кластеризация данных -- нейронная сеть -- мультисенсорная система газоанализатора -- экологический мониторинг -- интеллектуальная система
Аннотация: Работа посвящена алгоритмической и информационной поддержке интеллектуальной системы управления современными газоанализаторами, применяемыми в системах экологического мониторинга воздуха «электронный нос». Основу информационной поддержки составляют нейронные сети. Описана современная технология автоматического распознавания запахов на основе измерений с помощью низкоселективных датчиков в мультисенсорных системах обнаружения компонентов газовых смесей в атмосферном воздухе. Показано преимущество ее применения по сравнению с традиционными системами с высокоселективными чувствительными элементами. На основе записанных откликов с матрицы сенсоров создается библиотека образов запахов, которая хранится в БД интеллектуальной системы. Затем отклики анализируемого газа сравниваются с откликами отдельных веществ из библиотеки образов. Для обработки информации предложен двухступенчатый метод кластеризации данных. Сначала данные наблюдений нормализуются, чтобы каждый входной параметр имел одинаковое влияние на систему. Затем они собираются в кластеры с использованием самоорганизующихся карт Кохонена и алгоритма k-средних. При этом каждый отдельный кластер представляет вещество со схожим запахом. Получение конкретных оценок было выполнено на основе экспериментальных данных, собранных в системе экологического мониторинга в районе мусоросжигательного завода в Кожухово. Рассмотрен выбор критерия идентификации запаха, которым в дальнейшем руководствуются эксперты при принятии решения. Обоснован выбор в качестве критерия значения метрики близости аналитических проб как нормы расстояния между векторами запаха в каждой пробе. Разработаны алгоритм идентификации газовой аналитической пробы вещества с использованием нейронных сетей и выбранного критерия подготовки принятия решения, а также программный продукт на языке R, позволяющий оценить принадлежность полученных с прибора данных к определенному запаху с последующим получением визуальных результатов динамики распространения запахов в реальном времени. Приведены результаты применения разработанных алгоритмов в системе экомониторинга мусоросжигательного завода в районе Косино-Ухтомский Московской области.
Доп. точки доступа:
Садеков, Л.В.
Ярыгин, Г.А.
Баюкин, М.В.
Шмакова, Елена Германовна


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -039778-138973)

Шифр в сводном ЭК: f3dd986a1b53dc543ccff2b119d72a7f

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽