Analysis of electrical resistance tomography (ERT) data using least-squares regression modelling in industrial process tomography

2009 ◽  
Vol 20 (4) ◽  
pp. 045503 ◽  
Author(s):  
Manoj Khanal ◽  
Rob Morrison
2014 ◽  
Vol 577 ◽  
pp. 701-704 ◽  
Author(s):  
Xiang Deng ◽  
Zhao Dong ◽  
Lu Chen ◽  
Hao Liu

The non-invasion electrical process tomography of plant tuber or root is a new research field in the accurate cultivation of plants. Tuber Electrical Resistance Tomography (TERT) is aimed to extend the application of the technology into agriculture, which can help improving and breeding new varieties of the crops. This paper mainly studies excitation & measurement strategy. Especially the influences on distribution of sensitive field brought by the width and numbers of the array electrodes in the soil environment are analyzed. Besides, the relationship between the electrical conductivity and the measured boundary voltages is also discussed.


2015 ◽  
Vol 73 (6) ◽  
Author(s):  
Suzanna Ridzuan Aw ◽  
Ruzairi Abdul Rahim ◽  
Mohd Hafiz Fazalul Rahiman ◽  
Elmy Johana Mohamad ◽  
Fazlul Rahman Mohd Yunus ◽  
...  

Industrial process pipelines are mostly known to be constructed from metal which is a conducting material. Bubbles or gas detection are crucial in facilitating the bubble columns performance. By employing the Electrical Resistance Tomography (ERT) technique, a simulation study using COMSOL has been conducted to investigate the effect of excitation strategy, bubble sizes and locations towards the metal wall system. As for the current excitation strategy, conducting boundary protocol has to be applied when it comes to metallic vessel to overcome the grounding effect.  Bubbles with a greater size than 2 mm and especially the one that is located near the wall boundary are much easier to detect. Further potential improvements to the current design and image reconstruction of the ERT system are desirable to improve the detection of small and centred bubble. 


2012 ◽  
Vol 61 (2) ◽  
pp. 277-290 ◽  
Author(s):  
Ádám Csorba ◽  
Vince Láng ◽  
László Fenyvesi ◽  
Erika Michéli

Napjainkban egyre nagyobb igény mutatkozik olyan technológiák és módszerek kidolgozására és alkalmazására, melyek lehetővé teszik a gyors, költséghatékony és környezetbarát talajadat-felvételezést és kiértékelést. Ezeknek az igényeknek felel meg a reflektancia spektroszkópia, mely az elektromágneses spektrum látható (VIS) és közeli infravörös (NIR) tartományában (350–2500 nm) végzett reflektancia-mérésekre épül. Figyelembe véve, hogy a talajokról felvett reflektancia spektrum információban nagyon gazdag, és a vizsgált tartományban számos talajalkotó rendelkezik karakterisztikus spektrális „ujjlenyomattal”, egyetlen görbéből lehetővé válik nagyszámú, kulcsfontosságú talajparaméter egyidejű meghatározása. Dolgozatunkban, a reflektancia spektroszkópia alapjaira helyezett, a talajok ösz-szetételének meghatározását célzó módszertani fejlesztés első lépéseit mutatjuk be. Munkánk során talajok szervesszén- és CaCO3-tartalmának megbecslését lehetővé tévő többváltozós matematikai-statisztikai módszerekre (részleges legkisebb négyzetek módszere, partial least squares regression – PLSR) épülő prediktív modellek létrehozását és tesztelését végeztük el. A létrehozott modellek tesztelése során megállapítottuk, hogy az eljárás mindkét talajparaméter esetében magas R2értéket [R2(szerves szén) = 0,815; R2(CaCO3) = 0,907] adott. A becslés pontosságát jelző közepes négyzetes eltérés (root mean squared error – RMSE) érték mindkét paraméter esetében közepesnek mondható [RMSE (szerves szén) = 0,467; RMSE (CaCO3) = 3,508], mely a reflektancia mérési előírások standardizálásával jelentősen javítható. Vizsgálataink alapján arra a következtetésre jutottunk, hogy a reflektancia spektroszkópia és a többváltozós kemometriai eljárások együttes alkalmazásával, gyors és költséghatékony adatfelvételezési és -értékelési módszerhez juthatunk.


2013 ◽  
Vol 38 (4) ◽  
pp. 465-470 ◽  
Author(s):  
Jingjie Yan ◽  
Xiaolan Wang ◽  
Weiyi Gu ◽  
LiLi Ma

Abstract Speech emotion recognition is deemed to be a meaningful and intractable issue among a number of do- mains comprising sentiment analysis, computer science, pedagogy, and so on. In this study, we investigate speech emotion recognition based on sparse partial least squares regression (SPLSR) approach in depth. We make use of the sparse partial least squares regression method to implement the feature selection and dimensionality reduction on the whole acquired speech emotion features. By the means of exploiting the SPLSR method, the component parts of those redundant and meaningless speech emotion features are lessened to zero while those serviceable and informative speech emotion features are maintained and selected to the following classification step. A number of tests on Berlin database reveal that the recogni- tion rate of the SPLSR method can reach up to 79.23% and is superior to other compared dimensionality reduction methods.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document