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PublicouRicardo Bonilha Mendonça Alterado mais de 6 anos atrás
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Proposta de Projeto Um regressor para um array de sensores de misturas de gás em regime dinâmico Jonatas Grosman Pedro Thompson Prof. Ruy Milidiu
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Problema Predizer as concentrações de 2 misturas gasosas (Etileno+CO em ar e Etileno+Metano em ar), tendo como dados os sinais de um array de 16 sensores de óxido metálico (MOX).
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Datasets Atributos: Time (seconds), Methane/CO conc. (ppm), Ethylene conc. (ppm), sensor readings (16 channels) ethylene_CO: Número de Instâncias = Relação Treino/Teste = 60%/40% ethylene_methane: Número de Instâncias = Dadasets disponibilizados em: 20/03/2015 Fonte:
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Artigo
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Feedforward NN
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Recurrent NN
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Reservoir NN
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Baseline Como se trata de uma regressão (espaço contínuo), calculamos o baseline com os seguintes passos (repetidos 1000 vezes): Para cada espécie em cada caso, sorteio de um conjunto de valores de concentrações dentre as possíveis para a mesma espécie (este conjunto tem um tamanho equivalente a 40% do original, emulando valores de teste); Cálculo dos RMS (Root Mean Square) entre intervalos contínuos, também sorteados, de tamanho equivalente a 40% do número de instâncias, e os conjuntos do item 1; Definição da baseline, para cada caso, como o máximo RMS obtido para cada espécie. *Fonollosa et al., 2015
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Referências Fonollosa, J., Sheik, S., Huerta, R., Marco, S., Reservoir computing compensates slow response of chemosensor arrays exposed to fast varying gas concentrations in continuous monitoring, Sensors and Actuators B: Chemical, no 215 (p ), 2015. Grezes, F., Reservoir Computing, Dissertation, The City University of New York, 2014.
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