Using Artificial Neural Network for Error Reduction in a Nondispersive Thermopile Device
Notice bibliographique
Résumé
The outputs of electronic devices are sensitive to the noise (thermal noise, background noise, etc.) and the change of operating conditions such as temperature or power supply voltage. As a result, the output data may have errors. Theoretically, if these changes are monitored, they can be used to support to correct the errors. The device using three nondispersive thermopiles to detect Fusarium encounters the same problem. The three outputs come from broadband, λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sub> , and λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sub> thermopiles. The broadband thermopile works in 1μm to 20μm range; λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sub> and λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sub> -thermopiles work in 6.09μm±0.02μm and 9.49μm±0.22μm respectively. One temperature sensor and two voltage-monitoring-modules were installed to monitor the operating conditions of the device. The information from the changes and the background noise of the device are used to train an artificial neural network. The training data are collected under unstable operating conditions. After the training, the trained neural network is used to fix errors in the output data. From the experiments results, the best error ratios of the raw and corrected data, E <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">raw</sub> /E <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">corrected</sub> , are 23.6, 13.8, and 18.5, respectively. The results were achieved by applying the external training and forcing method. Through the promising results, the technique of using support inputs and artificial neural network to correct data can be applied in any device which encounters similar problem. This method can help to improve accuracy and reliability of the sensor systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».