Methodology for Quantifying Volatile Compounds in a Liquid Mixture Using an Algorithm Combining B-Splines and Artificial Neural Networks to Process Responses of a Thermally Modulated Metal-Oxide Semiconductor Gas Sensor.

Wawrzyniak, Jolanta

Wawrzyniak, Jolanta.

Afiliación

Wawrzyniak J; Faculty of Food Science and Nutrition, Poznan University of Life Sciences, 60-624 Poznan, Poland.

Sensors (Basel) ; 22(22)2022 Nov 19.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36433555

Asunto(s)

Redes Neurales de la Computación; Semiconductores; Algoritmos; Óxidos/química; Gases/análisis

Palabras clave

B-spline; artificial neural network; machine learning; metal-oxide semiconductor gas sensor; quantitative determination; thermally modulated gas sensors; volatile component analysis

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Semiconductores / Redes Neurales de la Computación Tipo de estudio: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Polonia Pais de publicación: Suiza

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