ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПА ГАЗА И ЕГО КОНЦЕНТРАЦИИ
Автор: Т. В. Осипова, А. М. Баранов, И. И. Иванов
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Системный анализ приборов и измерительных методик
Статья в выпуске: 4, 2023 года.
Бесплатный доступ
В данной работе были рассмотрены методы классификации в машинном обучении, проведена оценка применимости классификаторов в задаче распознавания типа газа и его концентрации в смеси. В ходе исследования были сформированы теоретические значения водорода, углеводородов и их смесей в соотношении 20, 50 и 80%, и оценка классификаторов проводилась на экспериментальных данных, полученных с термокаталитического сенсора. Представленные классификаторы позволили определить тип газа с точностью до 87.5%.
Термокаталитический сенсор, метод главных компонент, классификация, определение концентрации, водород, обработка данных
Короткий адрес: https://sciup.org/142238617
IDR: 142238617
Список литературы ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ТИПА ГАЗА И ЕГО КОНЦЕНТРАЦИИ
- 1. Попадько Н.В., Рожнятовский Г.И., Дауди Д.И. Водородная энергетика и мировой энергопереход // Инновации и инвестиции. 2021. № 4. С. 59–64. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45723109
- 2. Грушевенко Е., Капитонов С., Мельников Ю. и др. Декарбонизация нефтегазовой отрасли: международный опыт и приоритеты. Центр энергетики МШУ СКОЛКОВО, 2021. 158 с. [Электронный ресурс]. URL: https://energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_Decarbonization_of_oil_and_gas_RU_22032021.pdf (дата обращения: 01.08.2023).
- 3. Баранов А.М., Осипова Т.В. Современные тенденции в развитии сенсоров довзрывоопасных концентраций горючих газов и паров горючих жидкостей (Краткий обзор) // Научное приборостроение. 2021. Т. 31, № 4. C. 3–29. URL: http://iairas.ru/mag/2021/abst4.php#abst1
- 4. Осипова Т.В., Баранов А.М., Иванов И.И. Метод главных компонент как альтернативный алгоритм обработки данных термокаталитических сенсоров // Научное приборостроение. 2022. Т. 32, № 1. C. 77–92. URL: http://iairas.ru/mag/2022/abst1.php#abst8
- 5. Осипова Т.В., Баранов А.М., Иванов И.И. Метод главных компонент как способ определения концентрации водорода в многокомпонентных смесях // Научное приборостроение. 2023. Т. 33, № 2. C. 24–34. URL: http://iairas.ru/mag/2023/abst2.php#abst3
- 6. Choi S.-Il, Eom T., Jeong Gu-Min. Gas classification using combined features based on a discriminant analysis for an electronic nose // Journal of Sensors. 2016. Vol. 2016. Id. 9634387. DOI: 10.1155/2016/9634387
- 7. Li H., Luo D., Sun Y., GholamHosseini H. Classification and identification of industrial gases based on electronic nose technology // Sensors. 2019. Vol. 19. Id. 5033. DOI: 10.3390/s19225033
- 8. Karpov-sensors. Производство термокаталитических сенсоров горючих газов. [Электронный ресурс] URL: http://karpov-sensor.com/ (дата обращения 01.08.2023).
- 9. Scikit-learn: machine learning in Python. [Электронный ресурс] URL: https://scikit-learn.org (дата обращения 09.08.2023).
- 10. Иванов И.И., Баранов А.М., Талипов В.А., Миронов С.М., Колесник И.В., Напольский К.С. Разработка эффективных сенсоров обнаружения довзрывоопасных концентраций H2 // Научное приборостроение. 2021. Т. 31, № 3. C. 25–36. URL: http://iairas.ru/mag/2021/abst3.php#abst4
