Для обработки данных используются различные методы, позволяющие интерпретировать многомерный отклик массива сенсоров. В зависимости от задачи может быть использован тот или иной из методов, приведенных в таблице. В некоторых случаях подходят сразу несколько методов, в других - какой то конкретный метод дает наилучшие результаты.
|
МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
|
Методы распознавания образов
Анализ по главным компонентам (РСА)
Кластерный анализ
Нечеткая логика
Искусственные нейронные сети
|
Методы многомерных калибровок
Мультилинейная регрессия
Регрессия по главным компонентам
Метод дробных наименьших квадратов
Нелинейная регрессия
Искусственные нейронные сети
|
Мы строго следуем важному принципу: адекватная обработка данных - существенная часть электронного языка. Однако никакие математические методы не могут улучшить результаты, они лишь позволяют извлекать из экспериментальных данных информацию, которая там содержится в неявном виде. Поэтому очень важно, чтобы данные, получаемые от сенсорного массива, были воспроизводимы и надежны. Это обеспечивается за счет тщательной разработки сенсорного массива и четко определенной методики измерений.
|
Идея
|
Электронный язык
|
Массивы сенсоров
|
Обработка данных
|
Экспериментальные установки
|