Полное описание

Жбейли, Б. Разработка нейронной сети для анализа данных металлооксидных газовых сенсоров в системе искусственного носа / Б. Жбейли, Е. В. Панфилова, Е. А. Яковлева. - Текст (визуальный) : непосредственный // Наука, технологии и бизнес = Science, engineering and business : V Межвузовская конференция аспирантов, соискателей и молодых ученых, Москва, 18-19 апреля 2023 г. : сборник материалов конференции / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2023. - С. 109-119. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7038-6141-7.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
76.03.59	616.213
76.13.21

Рубрики:
Сенсорный анализ
Нейронные сети -- Применение в медицине -- Съезды и конференции

Кл.слова (ненормированные): НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- МЕДИЦИНА -- АНАЛИЗ ДАННЫХ -- ИСКУССТВЕННЫЙ НОС -- МЕТАЛЛООКСИДЫ -- ГАЗОВЫЕ СЕНСОРЫ -- ПЕРСЕПТРОНЫ
Аннотация: Предложено использовать нейросетевую модель для анализа данных сенсоров газа оксидов металлов в системе искусственного носа. При изучении алгоритмов анализа данных наилучшие результаты были получены при использовании многослойного персептрона. Многослойные персептроны - наиболее часто используемыми типами нейронных сетей. Применяя алгоритм обратного распространения для обучения, их можно использовать для решения широкого круга задач. Выяснилось, что использование такой модели значительно улучшает распознавание сигнала при обнаружении газа.
Доп. точки доступа:
Панфилова, Е.В.
Яковлева, Е.А.
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)


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): -501392-539025)

Шифр в сводном ЭК: 2e186954673b17ed70111e2a4d7d431d

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽