A Soft Sensor Based on the Integration of Tikhonov Extreme Learning Machine and Accelerated Kernels for Real-Time Estimation of Automotive Catalyst Temperatures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This papers deals with the design of an efficient intelligent tool for automotive engine coldstart monitoring applications. The real-time identification and control of engine coldstart operations have been proven to be very formidable tasks. This refers to the highly nonlinear and transient behavior of the engine system over coldstart operations. As the catalyst temperature is not sufficiently high, the amount of tailpipe hydrocarbon emissions is remarkable over this period. The researchers of systems sciences have investigated the development of soft sensors which are needed to monitor the catalyst temperature for enabling effective coldstart controllers to reduce the emissions. However, most of the conducted researches have focused on using complicated statistical models as well as gradient-based neural networks for the considered problem. This raises several problems regarding the generalization and computational efficiency of the proposed models. In this paper, the authors propose a novel computationally efficient method based on the integration of accelerated kernels and Tikhonov regularized extreme learning machine for the online monitoring of the catalyst temperature over the coldstart period for a given engine. Based on the results of comparative simulations, the authors demonstrate that the proposed soft sensor can be very effective for automotive coldstart applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle