![](/images/graphics-bg.png)
Synthetic Sensor Array Training Sets for Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Medina, Oded
Yozevitch, Roi
Shvalb, Nir
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-09-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
It is often hard to relate the sensor’s electrical output to the physical scenario when a multidimensional measurement is of interest.
An artificial neural network may be a solution.
Nevertheless, if the training data set is extracted from a real experimental setup, it can become unreachable in terms of time resources.
The same issue arises when the physical measurement is expected to extend across a wide range of values.
This paper presents a novel method for overcoming the long training time in a physical experiment set up by bootstrapping a relatively small data set for generating a synthetic data set which can be used for training an artificial neural network.
Such a method can be applied to various measurement systems that yield sensor output which combines simultaneous occurrences or wide-range values of physical phenomena of interest.
We discuss to which systems our method may be applied.
We exemplify our results on three study cases: a seismic sensor array, a linear array of strain gauges, and an optical sensor array.
We present the experimental process, its results, and the resulting accuracies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Medina, Oded& Yozevitch, Roi& Shvalb, Nir. 2019. Synthetic Sensor Array Training Sets for Neural Networks. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191812
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Medina, Oded…[et al.]. Synthetic Sensor Array Training Sets for Neural Networks. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191812
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Medina, Oded& Yozevitch, Roi& Shvalb, Nir. Synthetic Sensor Array Training Sets for Neural Networks. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191812
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191812
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)