6533b873fe1ef96bd12d4fd5
RESEARCH PRODUCT
Machine learning analysis of e-nose signal in early detection of mold contamination in buildings
subject
electronic nosemould contaminationmultidimensional scalingklasyfikacjaclassificationconfusion matrixmacierz błędnych klasyfikacjielektroniczny nosskalowanie wielowymiaroweporażenie grzybemdescription
Grzyb rozwijający się na ścianach budynków jest głównym powodem zjawiska, które nazwano Syndromem Chorego Budynku. Wolne związki organiczne emitowane przez grzyby mogą być wykryte różnymi metodami, m.in. na podstawie chromatografii, ale także za pomocą matryc czujników gazowych. Wszystkie tego typu narzędzia generują sygnały elektryczne, które można analizować za pomocą odpowiednich technik statystycznych. Praca skupia się na zastosowaniu nadzorowanych i nienadzorowanych technik uczenia maszynowego w ocenie sygnału pochodzącego z elektronicznego nosa.
| year | journal | country | edition | language |
|---|---|---|---|---|
| 2017-01-01 | Proceedings of ECOpole |