Akademska digitalna zbirka SLovenije - logo
Fakulteta za strojništvo, Ljubljana (FSLJ)
  • Classification of valve sounds in heating systems through machine learning : a Masterʼs thesis of the second-cycle master's study programme in Mechanical Engineering
    Olmos Lopez-Roso, Borja
    Zvoki, ki jih oddajajo ventili, nameščeni v sistemih daljinskega ogrevanja, so pokazatelji njihove kakovosti in stanja. V magistrski nalogi obravnavamo razvrščanje zvokov ventilov v ogrevalnih ... sistemih in predlagamo pristop z uporabo metod izpeljave akustičnih značilk in izbire značilk v kombinaciji z algoritmi strojnega učenja. Metode strojnega učenja, uporabljene pri razvoju te magistrske naloge, vključujejo diskriminantno analizo (DA), nevronske mreže (NN) in metode podpornih vektorjev (SVM). Za razvrščanje je bilo izpeljanih več psihoakustičnih in spektralnih značilk, nato je bila izvedena izbira značilk, ki temelji na ovojni metodi, s čimer smo izbrali najpomembnejše značilke. Metoda izbire značilk je temeljila na maksimiranju uravnotežene stopnje razvrščanja (BCR). Kombinacija ovojne metode z različnimi algoritmi strojnega učenja kaže, da je mogoče specifične pogoje ventilov pravilno razvrstiti z naslednjimi rezultati: kavitacija BCR = 1, žvižganje BCR = 0,980 in ropotanje BCR = 0,950. Rezultati predstavljajo uspešno študijo, ki prikazuje uporabnost ustrezne izbire značilk in razvrščevalnih modelov za razvrščanje stanja ventilov.
    Vrsta gradiva - magistrsko delo ; neleposlovje za odrasle
    Založništvo in izdelava - Ljubljana : [B. Olmos Lopez-Roso], 2020
    Jezik - angleški
    COBISS.SI-ID - 22027011

Signatura – lokacija, inventarna št. ... Status izvoda Rezervacija
MAG e 0000000812
IN: 70000812 MAG e 812
IN: 70000812 		prosto - za čitalnico
loading ...
loading ...
loading ...

Vnos na polico