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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.10
- 수록면
- 716 - 721 (6page)
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In this work we address the use of support vector machine (SVM) in the multi-class gas classification system. The objective is to classify single gases and their mixture with a semiconductor-type electronic nose. The SVM has some typical multi-class classification models; One vs. One (OVO) and One vs. All (OVA). However, studies on those models show weaknesses on calculation time, decision time and the reject region. We propose a hierarchical clustering method (HCM) based on the SVM for real-time gas mixture classification. Experimental results show that the proposed method has better performance than the typical multi-class systems based on the SVM, and that the proposed method can classify single gases and their mixture easily and fast in the embedded system compared with BP-MLP and Fuzzy ARTMAP.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Support vector machine
3. Hierarchical clustering method based on SVM for multi-class system
4. Experimental design
5. Results and Discussion
6. Conclusions
References
저자소개
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. H. Cho / 2008 / Wireless electronic nose system for real-time quantitative analysis of gas mixtures using micro- gas sensor array and neuro-fuzzy network / Sens. Actuators B 134 : 104 ~ 111
2. [학술대회논문] - Y. W. Kim / 2009 / Wireless electronic nose network for real-time gas monitoring system / Proc. of the 2009 IEEE International Workshop on Robotic and Sensors Environments : 169 ~ 172
3. [학술지(정기간행물)] - E. Llobet / 1999 / Fuzzy ARTMAP based electronic nose data analysis / Sens. Actuators B 61 : 183 ~ 190
4. [학술지(정기간행물)] - A. Gulbag / 2004 / An intelligent gas concentration estimation system using neural network implemented microcontroller / Lect. Notes Comput. Sci 3339 : 1206 ~ 1212
5. [학술지(정기간행물)] - A. Gulbag / 2006 / A study on quantitative classification of binary gas mixture using neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system / Sens. Actuators B 115 : 252 ~ 262
2. [학술대회논문] - Y. W. Kim / 2009 / Wireless electronic nose network for real-time gas monitoring system / Proc. of the 2009 IEEE International Workshop on Robotic and Sensors Environments : 169 ~ 172
3. [학술지(정기간행물)] - E. Llobet / 1999 / Fuzzy ARTMAP based electronic nose data analysis / Sens. Actuators B 61 : 183 ~ 190
4. [학술지(정기간행물)] - A. Gulbag / 2004 / An intelligent gas concentration estimation system using neural network implemented microcontroller / Lect. Notes Comput. Sci 3339 : 1206 ~ 1212
5. [학술지(정기간행물)] - A. Gulbag / 2006 / A study on quantitative classification of binary gas mixture using neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system / Sens. Actuators B 115 : 252 ~ 262
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