Odor classification by a robot equip

Odor classification by a robot equipped with an
electronic nose (e-nose) is a challenging task for pattern
recognition since volatiles have to be classified quickly and
reliably even in the case of short measurement sequences,
gathered under operation in the field. Signals obtained in
these circumstances are characterized by a high-dimen-
sionality, which limits the use of classical classification
techniques based on unsupervised and semi-supervised
settings, and where predictive variables can be only iden-
tified using wrapper or post-processing techniques. In this
paper, we consider generative topographic mapping
through time (GTM-TT) as an unsupervised model for
time-series inspection, based on hidden Markov models
regularized by topographic constraints. We further extend
the model such that supervised classification and relevance
learning can be integrated, resulting in supervised GTM-
TT. Then, we evaluate the suitability of this new technique
for the odor classification problem in robotics applications.
The performance is compared with classical techniques as
nearest neighbor, as an absolute baseline, support vector
machine and a recent time-series kernel approach, dem-
onstrating the eligibility of our approach for high-dimen-
sional data. Additionally, we exploit the learning system
introduced in this work, providing a measure of the rele-
vance of each sensor and individual time points in the
classification process, from which important information
can be extracted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กลิ่น classification โดยหุ่นยนต์พร้อมกับการจมูกอิเล็กทรอนิกส์ (อีจมูก) เป็นงานท้าทายสำหรับรูปแบบการรับรู้เนื่องจาก volatiles จะต้อง classified อย่างรวดเร็ว และได้แม้ในกรณีของวัดโดยลำดับรวบรวมภายใต้การดำเนินงานใน field สัญญาณที่ได้รับในสถานการณ์เหล่านี้มีลักษณะเป็นสูง-dimen -sionality ซึ่งจำกัดการใช้คลาสสิ classificationเทคนิค unsupervised และกึ่งมีการตั้งค่า และที่คาดการณ์ตัวแปรสามารถเพียง iden -tified ใช้กระดาษห่อ หรือเทคนิคการประมวลผลภายหลัง ในที่นี้กระดาษ ที่เราพิจารณาการแม็ป topographic generativeถึงเวลา (GTM-TT) เป็นแบบจำลอง unsupervised สำหรับตรวจสอบเวลาชุด ตามรุ่น Markov ซ่อนregularized โดย topographic จำกัด เราขยายเพิ่มเติมรูปแบบดังกล่าวที่แบบมีผู้สอน classification และเกี่ยวข้องเรียนสามารถรวม ในมี GTM-TT จากนั้น เราประเมินความเหมาะสมของเทคนิคใหม่นี้สำหรับปัญหา classification กลิ่นในโปรแกรมประยุกต์วิทยาผลการดำเนินงานเปรียบเทียบกับเทคนิคคลาสสิกเป็นใกล้บ้าน เป็นพื้นฐานสมบูรณ์ สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักรและล่าสุดชุดเวลาเคอร์เนลวิธี dem-onstrating สิทธิของวิธีการของเราสำหรับสูง-dimen -ข้อมูล sional นอกจากนี้ เราใช้ระบบการเรียนรู้ในงานนี้ ให้วัดของ rele-vance ของเซ็นเซอร์และเวลาแต่ละจุดในแต่ละกระบวนการ classification จากข้อมูลที่สำคัญสามารถถูกแยก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลิ่น classi จึงบวกโดยหุ่นยนต์พร้อมกับ
จมูกอิเล็กทรอนิกส์ ( จมูก ) เป็นงานที่ท้าทายสำหรับรูปแบบ
รับรู้ตั้งแต่สารระเหยต้อง classi จึงเอ็ดอย่างรวดเร็วและ
ได้แม้กระทั่งในกรณีของลำดับการวัดสั้น
รวมกันภายใต้ปฏิบัติการจึงละมั่ง . สัญญาณที่ได้รับในสถานการณ์เหล่านี้จะโดดเด่นด้วย
-
sionality สูงไดเม็น ,ซึ่ง จำกัด การใช้ของคลาสสิก classi จึงบวก
เทคนิคตาม unsupervised การตั้งค่าและกึ่ง
และที่ตัวแปรทำนายได้เพียง iden -
Ti จึงเอ็ดใช้ห่อหรือการประมวลผลเทคนิค ในกระดาษนี้เราพิจารณา

เวลาผ่านเข้า การทำแผนที่ภูมิประเทศ ( gtm-tt ) เป็นแบบจำลองสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา unsupervised
ตรวจสอบตามแบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ ซึ่ง
โดยภูมิประเทศ regularized ข้อจำกัด เราเพิ่มเติมขยาย
รูปแบบดังกล่าวที่ดูแล classi จึงไอออนบวกและความเกี่ยวข้อง
การเรียนรู้สามารถบูรณาการ เป็นผลในการใช้ -
TT แล้ว เราประเมินความเหมาะสมของเทคนิคใหม่นี้
กลิ่น classi จึงแลกเปลี่ยนปัญหาในการใช้งานหุ่นยนต์
ประสิทธิภาพเปรียบเทียบกับเทคนิคคลาสสิกเป็น
เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด เป็นฐานที่สัมบูรณ์เครื่องเวกเตอร์
สนับสนุนล่าสุดและวิธีอนุกรมเวลาของเด็ม -
onstrating สิทธิของเราแนวทางสูง ไดเม็น -
sional ข้อมูล นอกจากนี้ เราใช้ประโยชน์จากระบบการเรียนรู้
เปิดตัวในงานนี้ ให้วัดจาก rele -
แวนซ์ของเซ็นเซอร์แต่ละเวลาแต่ละจุดในการถ่ายทอดกระบวนการ classi
,
ข้อมูลสำคัญซึ่งสามารถสกัดได้