Un filtro temporal para extraer características de información de polímeros conductores dopados de una nariz electrónica
Autores: Haj Ammar, Wiem; Boujnah, Aicha; Baron, Antoine; Boubaker, Aimen; Kalboussi, Adel; Lmimouni, Kamal; Pecqueur, Sébastien
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un filtro temporal para extraer características de información de polímeros conductores dopados de una nariz electrónica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje automático
Extracción de características
Transductores
Nariz electrónica conductimétrica
Procesamiento de información
Clasificador
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 44
Citaciones: Sin citaciones
Identificar características relevantes de aprendizaje automático para plataformas multi-sensoriales es tanto una limitación aplicativa para reconocer entornos como una necesidad para interpretar la relevancia física de la complementariedad de los transductores en su procesamiento de información.
Descripción
Identificar características relevantes de aprendizaje automático para plataformas multi-sensoriales es tanto una limitación aplicativa para reconocer entornos como una necesidad para interpretar la relevancia física de la complementariedad de los transductores en su procesamiento de información.