✨
Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insight⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)
PNN yapisinin performansi deneysel sonuçlara dayanarak tartisilmistir
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalismada, ikili gaz karisimlari olasiliksal sinir agi (PNN) kullanilarak siniflandirilmistir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Kuatz kristal mikrobalans (QCM) tipi sensorlarden elde edilen kararli hal sensor cevaplarini içeren bir veri seti PNN’nin egitimi için kullanilmistir.
💡
Sonuç & Katkı:PNN yapisinin performansi deneysel sonuçlara dayanarak tartisilmistir
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:gaz karisimlari · olasiliksal sinir aglari · siniflandirma
Özet
Bu çalismada, ikili gaz karisimlari olasiliksal sinir agi (PNN) kullanilarak siniflandirilmistir. Kuatz kristal mikrobalans (QCM) tipi sensorlarden elde edilen kararli hal sensor cevaplarini içeren bir veri seti PNN’nin egitimi için kullanilmistir. PNN yapisinin performansi deneysel sonuçlara dayanarak tartisilmistir
Abstract
In this study, the binary gas mixtures were classified using probabilistic neural network (PNN). A data set consisted of the steady state sensor responses from the quartz crystal microbalance (QCM) type sensors were used for the training of the PNN. The performance of the PNN structure was discussed based on the experimental results.
Anahtar kelimeler
🔖
Bu Makaleye Atıf Yap
YUSUBOV, İ., A., A., TEMURTAS, F. (2007). Yapay Sinir Aglari Ile Karisim Siniflandirmasi Üzerine Bir Çalisma. Electronic Letters on Science and Engineering, Cilt: 3 - Sayı: 2, 33–38. https://ajindex.com/articles/133761