Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/61603
Title: | Автоматизированная отбраковка шумящих датчиков с использованием метода опорных векторов |
Authors: | Дианов, С. А. |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | ООО АМК «День РА» |
Citation: | Дианов С. А. Автоматизированная отбраковка шумящих датчиков с использованием метода опорных векторов / С. А. Дианов // Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве : сборник докладов VII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (TИМ’2018) с международным участием (Екатеринбург, 17–18 мая 2018 г.). – Екатеринбург: ООО АМК «День РА», 2018. – С. 439-442. |
Abstract: | The analysis of the noise problem of humidity sensors is performed. The basic causes of noise are outlined. The necessity of automatic data analisys on quality control of humidity sensors is substantiated. The way of automatic noise detection in humidity sensors is described. The way of support vector machine using is outlined. The SVM application in noisy dataset analisys is substantiated. The model is fitted with training dataset containing a lot of humidity sensors series and known noise factor. The model is validated with test dataset. The possibility of using proposed data analisys method that are obtained from different kinds of sensors is described. The use of proposed method on humidity sensors production can effectively estimate the quality of output. Проведён анализ проблемы наличия шума в показаниях датчиков влажности. Изложены основные причины шума. Обоснована необходимость автоматизированного анализа данных при отбраковке датчиков влажности по степени зашумлённости показаний. Описан способ автоматизированного определения наличия шума в показаниях датчиков влажности. Описан способ использования метода опорных векторов и обосновано применение его в задаче анализа зашумлённых данных. Проведено обучение модели на основе набора данных, содержащего множество последовательностей величин выходного сигнала датчиков влажности и известном факторе зашумлённости. Выполнена проверка модели с помощью тестовой выборки. Обоснована возможность применения предложенного метода при обработке данных, поступающих с различных типов датчиков. Внедрение предложенного метода на производстве датчиков влажности позволит эффективно оценивать качество выпускаемой продукции. |
Keywords: | NOISE DETECTION DATA ANALYSIS ARTIFICAL INTELLIGENCE SUPPORT VECTOR MACHINE TRAINING SET TEST SET SENSOR ПОИСК ШУМА АНАЛИЗ ДАННЫХ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ МЕТОД ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА ТЕСТОВАЯ ВЫБОРКА ДАТЧИК |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/61603 |
Conference name: | VII Всероссийская научно-практическая конференциия студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2018) с международным участием |
Conference date: | 17.05.2018-18.05.2018 |
ISBN: | 978-5-9908685-4-1 |
Origin: | Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве (ТИМ'2018) . — Екатеринбург, 2018 |
Appears in Collections: | Конференции, семинары |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
tim_2018_084.pdf | 573,3 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.