Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Autorzy: Malec Agnieszka, Suchorab Zbigniew, Guz Łukasz, Caserta Cecilia
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2019
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 710
Numer artykułu: 012024
Strony: 1 - 10
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 4th International Conference of Computational Methods in Engineering Science (CMES)
Skrócona nazwa konferencji: CMES 2019
Termin konferencji: 21 listopada 2019 do 23 listopada 2019
Miasto konferencji: Kazimierz Dolny
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 19 grudnia 2019
Abstrakty: angielski
The development of the semiconductor technology and computer methods contributes to the improvements in measurement techniques of air pollution. Besides traditional techniques of air pollution measurement, such as chromatography or dynamic olfactometry, the electronic nose (EN) is attracting an increasing amount of attention in this area. EN is a device which imitates the human sense of smell. The main component of the device is an array of many nonspecific gas sensors. The aim of this article is to present the result of calibration of EN composed of MOS (metal-oxide semiconductor) sensor with the use of the artificial neural networks. For data analysis, linear and artificial intelligence algorithms were employed, whose accuracy was compared.