Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Strona główna > Publikacje
Publikacje
Pomoc (F2)
[127360] Artykuł:

Multisensor Sunflower Oil Quality Assessment System Based on "Electronic Nose" (Session: ADVANCED MEASUREMENT APPLICATION)

Czasopismo: IEEE International Conference Automatics and Informatics ICAI'23 (Book Abstract)  
Opublikowano: 2023
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3		 Grupa
przynależności		 Dyscyplina
naukowa		 Procent
udziału		 Liczba
punktów
do oceny pracownika		 Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Stefan Ivanov Niespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja25.00.00  
Todor Todorov Niespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja25.00.00  
Toshko Nenov Niespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja25.00.00  
Jacek Wilk-Jakubowski orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Niezaliczony do "N"Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne25.00.00  

Grupa MNiSW:  Pozostałe publikacje (niepunktowane)
Punkty MNiSW: 0

Pełny tekstPełny tekst    

Abstract:

The current paper demonstrates the application of artificial neural networks for accurately classifying sunflower oil based on gas sensor responses. Through a cost-effective, custom-designed electronic nose with a gas sensor module, experimental data is gathered. The trained classification neural network exhibits very good precision in recognizing different classes of sunflower oil. The developed device can be used as a basis for the creation of a mobile device for recognizing the quality of food products, using gas sensors.


POWRÓT
Strona główna > Publikacje