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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제20권 제3호
발행연도
2011.1
수록면
151 - 155 (5page)

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A variety of pattern recognition algorithms including neural networks may be applicable to the identification of odors. In this paper, an identification technique for an electronic odor sensing system applicable to wound state monitoring is presented. The performance of the radial basis function(RBF) network is highly dependent on the choice of centers and widths in basis function. For the fine tuning of centers and widths, those parameters are initialized by an ill-conditioned genetic fuzzy c-means algorithm, and the distribution of input patterns in the very first stage, the stochastic gradient(SG), is adapted. The adaptive RBF network with singular value decomposition(SVD), which provides additional adaptation capabilities to the RBF network, is used to process data from array-based gas sensors for early detection of wound infection in burn patients. The primary results indicate that infected patients can be distinguished from uninfected patients.
#Adaptive radial basis function network #Stochastic gradient #Singular value decomposition #Identification #Wound monitoring

목차

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/ / www.figarosensor.com google schola A. Setkus / 2008 / Qualitative and quantitative characterization of living bacteria by dynamic response parameters of gas sensor array / Sensors and Actuators, B 130 : 351 ~ google schola D. Broomhead / 1988 / Multivariable functional interpolation and adaptive network / Complex System 2 : 321 ~ 355 google schola G. Revathi / 1998 / Bacteriology of burns / Burns 24 (4) : 347 ~ 349 google schola H.A.L.Mousa / 1997 / Aerobic,anaerobic,and fungal burn wound infections / J. of Hospital Infection 37 : 317 ~ 323 google schola

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