Comparison of artificial intelligence methods on the example of tea classification based on signals from e-nose sensors
PBN-AR
Instytucja
Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji (Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie)
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
EN
Czasopismo
Advances in Signal Processing
ISSN
2314-7814
EISSN
Wydawca
DOI
URL
Rok publikacji
2013
Numer zeszytu
2
Strony od-do
19--32
Numer tomu
1
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
1
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Pozostali autorzy
+ 1
Słowa kluczowe
EN
neural networks
pattern recognition
soft computing
fuzzy systems
signal processing
genetic algorithms
PCA
artificial intelligence methods
computational intelligence
tea
e-nose
chemometrics
Cechy publikacji
original article
Inne
System-identifier
idp:077382
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych