Adaptive Filters Detection of State Change in Pseudonomas Putida Cultivation

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F22%3A43925439" target="_blank" >RIV/60461373:22340/22:43925439 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-09073-8_45" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-09073-8_45</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09073-8_45" target="_blank" >10.1007/978-3-031-09073-8_45</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Adaptive Filters Detection of State Change in Pseudonomas Putida Cultivation
Popis výsledku v původním jazyce
This article presents a case study of adaptive novelty detection methods used for detection of fermentation process state change. The evaluated methods utilizing Normalized Least Mean Squares and Generalized Normalized Gradient Descent adaptive filters are Learning Entropy and Error and Learning Based Novelty Detection. Usability of these methods is presented on two case studies with cultivation of Pseudonomas Putida KT2442 yeast. Results for all combinations of adaptive filters and novelty detection methods are evaluated and presented.
Název v anglickém jazyce
Adaptive Filters Detection of State Change in Pseudonomas Putida Cultivation
Popis výsledku anglicky
This article presents a case study of adaptive novelty detection methods used for detection of fermentation process state change. The evaluated methods utilizing Normalized Least Mean Squares and Generalized Normalized Gradient Descent adaptive filters are Learning Entropy and Error and Learning Based Novelty Detection. Usability of these methods is presented on two case studies with cultivation of Pseudonomas Putida KT2442 yeast. Results for all combinations of adaptive filters and novelty detection methods are evaluated and presented.

Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Software Engineering Perspectives in Systems, Proceedings of 11th Computer Science On-line Conference 2022, Vol. 1
ISBN
978-3-031-09069-1
ISSN
2367-3370
e-ISSN
2367-3389
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
519-527
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
New York
Místo konání akce
online
Datum konání akce
26. 4. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000892638700045

Podobné výsledky(10)