Classification and Separation of Emitted Signals through phi-Divergence Based Algorithms

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F12%3A00199068" target="_blank" >RIV/68407700:21340/12:00199068 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Classification and Separation of Emitted Signals through phi-Divergence Based Algorithms

Popis výsledku v původním jazyce

This paper engages in the classification of acoustic emission (AE) signals by means of different classification methods, e.g. Fuzzy method, Model-based method, Support Vector Machine. We deal also with application of phi-divergences in the field of classification. We propose an incorporation of the -divergence both as a part of classification method and also as a parameter for classification. By means of divergence from different parts of spectrum we can obtain different parameters and so obtain more compact clusters. In this paper we compare various methods of classification with and without incorporation of phi-divergence and we apply them to our laboratory measured data and also data from real physical experiments.

Název v anglickém jazyce

Classification and Separation of Emitted Signals through phi-Divergence Based Algorithms

Popis výsledku anglicky

This paper engages in the classification of acoustic emission (AE) signals by means of different classification methods, e.g. Fuzzy method, Model-based method, Support Vector Machine. We deal also with application of phi-divergences in the field of classification. We propose an incorporation of the -divergence both as a part of classification method and also as a parameter for classification. By means of divergence from different parts of spectrum we can obtain different parameters and so obtain more compact clusters. In this paper we compare various methods of classification with and without incorporation of phi-divergence and we apply them to our laboratory measured data and also data from real physical experiments.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LG12020" target="_blank" >LG12020: Využití pokročilé statistické analýzy a nestatistických separačních metod pro detekování fyzikálních procesů v datech snímaných urychlovači elementárních částic.</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

SPMS 2012 Proceedings

ISBN

978-80-01-05130-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

41-50

Název nakladatele

ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Zlenice

Datum konání akce

25. 6. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—