Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1253908

Izvedba metode strojnog učenja za razlikovanje izvora akustičkih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potrošnje


Gracin, Renato
Izvedba metode strojnog učenja za razlikovanje izvora akustičkih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potrošnje, 2022., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 1253908 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Izvedba metode strojnog učenja za razlikovanje izvora akustičkih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potrošnje
(Implementation of a Machine Learning Method for Differentiation of Acoustic Emission Sources in Plant's Tissues on Low-power Embedded System)

Autori
Gracin, Renato

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
07.07

Godina
2022

Stranica
94

Mentor
Oletić, Dinko

Ključne riječi
pametno navodnjavanje ; akustičke emisije ; kavitacija ; strojno učenje ; selekcija značajki ; OPTICS ; ekstrakcija značajki ; ugradbeni sustav
(smart irrigation ; acoustic emissions ; cavitation ; machine learning ; feature selection ; OPTICS ; feature extraction ; embedded system)

Sažetak
Unutar ksilema biljke tijekom stanja vodenog stresa formiraju se mjehurići zraka ili kavitacije. Pucanjem mjehurića emitiraju se ultrazvučne akustične emisije (UAE). Općenito UAE mogu biti uzrokovane različitim prirodnim procesima unutar biljke. Raspoznavanje emisija uzrokovanih kavitacijom izrazito je korisno kod sustava za pametno navodnjavanje. Nedavnim istraživanjima razvijene su akustične metode u svrhu raspoznavanja različitih izvora UAE. Unutar ovog rada razvijena je metodologija prepoznavanja prirodnih grupa unutar skupa podataka UAE koje potencijalno odgovaraju pojedinim izvorima UAE. Odrađuje se ekstrakcija značajki UAE pomoću kojih se definiraju grupe. Početna analiza skupa značajki odrađuje se analizom principalnih komponenti. Grupiranje se odrađuje na temelju gustoće skupa značajki OPTICS algoritmom i gradijentnim grupiranjem. Uspješnost grupiranja za sve podskupove značajki procjenjuje se modificiranim DBCV algoritmom za validaciju grupiranja. Koristi se selekcija značajki na temelju ocjena grupiranja podskupova značajki od 3 dimenzije za izbor optimalnog podskupa značajki UAE. Izabrani podskup značajki formira distinktne grupe UAE koje potencijalno odgovaraju različitim izvorima UAE. Ekstrakcija te grupiranje optimalnog podskupa značajki implementira se na ugradbenom procesoru porodice Arm Cortex-M STM32L4. Ugradbene verzije algoritama prilagođene su za rad u stvarnom vremenu i sekvencionalni način rada. Završno provjerava se točnost ugradbene implementacije te analizira se trajanje izvođenja te potrošnja algoritma u obliku broja izvedenih instrukcija.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo



POVEZANOST RADA


Projekti:
HRZZ-IP-2016-06-8379 - Napredni senzorski sustavi za precizno navodnjavanje u krškom krajobrazu (SENSIRRIKA) (Bilas, Vedran, HRZZ ) ( CroRIS)

Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Dinko Oletić (mentor)

Citiraj ovu publikaciju:

Gracin, Renato
Izvedba metode strojnog učenja za razlikovanje izvora akustičkih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potrošnje, 2022., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Gracin, R. (2022) 'Izvedba metode strojnog učenja za razlikovanje izvora akustičkih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potrošnje', diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Gracin, Renato}, year = {2022}, pages = {94}, keywords = {pametno navodnjavanje, akusti\v{c}ke emisije, kavitacija, strojno u\v{c}enje, selekcija zna\v{c}ajki, OPTICS, ekstrakcija zna\v{c}ajki, ugradbeni sustav}, title = {Izvedba metode strojnog u\v{c}enja za razlikovanje izvora akusti\v{c}kih emisija u biljnim tkivima na ugradbenom sustavu niske potro\v{s}nje}, keyword = {pametno navodnjavanje, akusti\v{c}ke emisije, kavitacija, strojno u\v{c}enje, selekcija zna\v{c}ajki, OPTICS, ekstrakcija zna\v{c}ajki, ugradbeni sustav}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Gracin, Renato}, year = {2022}, pages = {94}, keywords = {smart irrigation, acoustic emissions, cavitation, machine learning, feature selection, OPTICS, feature extraction, embedded system}, title = {Implementation of a Machine Learning Method for Differentiation of Acoustic Emission Sources in Plant's Tissues on Low-power Embedded System}, keyword = {smart irrigation, acoustic emissions, cavitation, machine learning, feature selection, OPTICS, feature extraction, embedded system}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font