Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The mold infestation of buildings classified by Kohonen Self-Organizing Maps with boundaries determined by Ward clustering using multidimensional data from gas sensors

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F24%3A00382493" target="_blank" >RIV/68407700:21110/24:00382493 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2911/1/012019" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2911/1/012019</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2911/1/012019" target="_blank" >10.1088/1742-6596/2911/1/012019</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The mold infestation of buildings classified by Kohonen Self-Organizing Maps with boundaries determined by Ward clustering using multidimensional data from gas sensors

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Mold infestation of buildings occurs when the moisture content of partitions increases, and is a significant problem in building operation. This problem is substantial in terms of architecture and building construction, residents' health and aesthetic reasons. There are numerous methods of evaluating mold infestation, among them important ones include traditional biological, molecular microbiological, and chemical techniques. One of the newer methods is application of gas sensors arrays, which form an electronic nose when combined with a properly chosen data analysis algorithm. The critical issue connected with correct functioning of an electronic nose is selection of the appropriate mathematical model enabling interpretation and visualization of the results – multidimensional signals originating from sensors array. In this work a Kohonen Self-Organizing-Map with hexagonal topology was used for presenting the similarity between measurements of buildings that are in different stages of mold infestation, as well as reference sample of clean air and decayed timber. On the two-dimensional visualization of Kohonen map, the boundaries created by applying the hierarchical Ward clustering method were superimposed. This procedure allowed showing which observation would be assigned to which clusters connected with level of mold infestation.

  • Název v anglickém jazyce

    The mold infestation of buildings classified by Kohonen Self-Organizing Maps with boundaries determined by Ward clustering using multidimensional data from gas sensors

  • Popis výsledku anglicky

    Mold infestation of buildings occurs when the moisture content of partitions increases, and is a significant problem in building operation. This problem is substantial in terms of architecture and building construction, residents' health and aesthetic reasons. There are numerous methods of evaluating mold infestation, among them important ones include traditional biological, molecular microbiological, and chemical techniques. One of the newer methods is application of gas sensors arrays, which form an electronic nose when combined with a properly chosen data analysis algorithm. The critical issue connected with correct functioning of an electronic nose is selection of the appropriate mathematical model enabling interpretation and visualization of the results – multidimensional signals originating from sensors array. In this work a Kohonen Self-Organizing-Map with hexagonal topology was used for presenting the similarity between measurements of buildings that are in different stages of mold infestation, as well as reference sample of clean air and decayed timber. On the two-dimensional visualization of Kohonen map, the boundaries created by applying the hierarchical Ward clustering method were superimposed. This procedure allowed showing which observation would be assigned to which clusters connected with level of mold infestation.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20705 - Remote sensing

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA22-00420S" target="_blank" >GA22-00420S: Funkční charakteristiky a environmentální dopad vápenných omítek s přírodními přísadami pro rekonstrukce historických budov</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Journal of Physics: Conference Series 2911

  • ISBN

  • ISSN

    1742-6588

  • e-ISSN

    1742-6596

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IOP Publishing Ltd.

  • Místo vydání

    Bristol

  • Místo konání akce

    Miskolctapolca

  • Datum konání akce

    4. 9. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku