Uçucu gazları algılayıcı QCM sensör dizi verilerini bilgisayar ortamında tanı yöntemleri
Computerised recognition methods of data of QCM sensor array sensing volatile gases
- Tez No: 121679
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ EBEOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Hata Tahmini, Kimyasal Sensör Dizisi, Numune Tanıma, Özellik Seçimi Sınıflandırma, Sinir Ağları, Error Estimation, Chemical Sensor Array, Pattern Recognition, Feature Selection, Classification, Neural Network
- Yıl: 2002
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Kimyasal sensör dizileri; uçucu analitlerin analizinde önemli bir role sahip olmuştur. Değişik diziler; geniş duyarlılık profillerinin çakıştığı veriyi toplarlar. Bunların sağlam veri analizlerine ihtiyaçları vardır, adreslenen problemleri çözmek için sıklıkla numune tanıma metotlarını ilgilendirirler. İstatistik yaklaşım; geleneksel olarak formüle edilen numune tanımalardaki sayısız yapılar arasında en yoğun çalışılanı ve pratikte en çok kullanılanıdır. Daha yakınlarda istatistik öğrenme teorisinden alınan yapay sinir ağı teknikleri ve metotlarında önemli bir artış görünmüştü. Bir tanıma sisteminin tasarımında şu noktalara dikkat edilir: numune sınıflarının tanımlaması, çevresel algılama, numune tanıtılması, özellik çıkarımı ve seçimi, küme analizi, sınırlandırıcı tasarımı ve öğrenmesi, eğitme ve test örneklerinin seçimi ve performans değerlendirmesi. Bu alanda, yaklaşık 50 yıllık araştırma ve gelişmeye rağmen, kompleks numuneleri keyfi yönlendirmeyle, yerleştirme ve ölçü ile tanımlama genel problemi hala çözülememiştir. Bu çalışmada; uçucu analitlerin algılanması ve tanınması aşamalarında kullanılan, iyi bilinen metotları gözden geçirmek ve karşılaştırmak amacımızdır.
Özet (Çeviri)
Chemical sensor arrays have come to have an important role in the analysis of volatile analytes. Such arrays gather data which have broad overlapping sensitivity profiles, which require substantial data analysis, often involving pattern recognition methods to solve the problems being addressed. Among the various frameworks in which pattern recognition has been traditionally formulated the statistical approach has been most intensively studied and used in practice. More recently, neural network techniques and methods imported from statistical learning theory have been receiving increasing attention. The design of a recognition system requires careful attention to the following issues: definition of pattern classes, sensing environment, pattern representation, feature extraction and selection, cluster analysis, classifier design and learning, selection of training and test samples, and performance evaluation. In spite of almost 50 years of research and development in this field, the general problem of recognizing complex patterns with arbitrary orientation, location, and scale remains unsolved. In this study; our goal is to look over and compare of the well known methods used in recognition and perceive stages of volatile analytes.
Benzer Tezler
- Değişik fonksiyonel gruplara sahip kaliksaren molekülleri kullanılarak organik uçucu gaz sensörlerinin geliştirilmesi
Developing volatile organic gas sensors by using calixarene molecules with different functional groups
CEM BAYTÖRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER MERMER
- Uçucu organik bileşiklerin QCM sensör dizisi ile algılanarak diskriminant analiziyle tanımlanması ve sınıflandırılması
Description and classification with discriminant analysis of volatile organic compounds detected by QCM sensor array
NİHAT ESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Savunma ve Savunma TeknolojileriKara Harp Okulu KomutanlığıTeknoloji Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAFER ZİYA ÖZTÜRK
- Metal organik kafes yapılarının kuvars kristal mikrobalans sensör üzerinde uygulamaları
Metal organic cage structures applications on quartz crystal microbalance sensor
ÇAĞLA PİLAVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TİMUR CANEL
- Fire detection algorithms using multimodal signal and image analysis
Çokkipli işaret ve imge çözümleme tabanlı yangın tespit algoritmaları
BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Volatile organic compounds (VOC) gas leak detection by using infrared sensors
Kızılberisi algılayıcılarla uçucu organik bileşenler kaçağı tespiti
FATİH ERDEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN