Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloSoft Sensor based on E-alphaNETs
Anno di pubblicazione2011
FormatoElettronico
Autore/iGiovanni Pilato, Umberto Maniscalco, Giorgio Vassallo
Affiliazioni autoriICAR-CNR
Autori CNR e affiliazioni
  • UMBERTO MANISCALCO
  • GIOVANNI PILATO
Lingua/e
  • inglese
AbstractSpatial forecasting of physical environmental parameters like temperature and humidity, can be realized by soft sensors based on neural networks. The paper is focused on the use of an original neural network model named E-?Net to realize a soft sensors system. E-?Net introduces the concept of "automatic learning" of the activation functions, reducing the complexity of the net in terms of number of hidden units and improving the learning capability. A comparison among different architecture models led from statistical and metrological points of view, shows how E-?Net produces interesting results in a real world application (a non invasive monitoring of the conservation state of old monument).
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da172
Pagine a179
Pagine totali8
RivistaFrontiers in artificial intelligence and applications (Print)
Attiva dal 1988
Editore: Springfield - Amsterdam
Paese di pubblicazione: Paesi Bassi
Lingua: inglese
ISSN: 0922-6389
Titolo chiave: Frontiers in artificial intelligence and applications (Print)
Titolo proprio: Frontiers in artificial intelligence and applications. (Print)
Titolo abbreviato: Front. artif. intell. appl. (Print)
Numero volume della rivista226
Fascicolo della rivista-
DOI10.3233/978-1-60750-692-8-172
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)-
Parole chiaveSoft sensor
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ICAR — ICAR - Sede secondaria di Palermo
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • INT.P10.004.001 : Modelli e Strumenti per la Gestione Adattativa della Domanda-Offerta nell'Ambito del Patrimonio Culturale
Progetti Europei-
Allegati
Soft Sensor based on E-alpaNETs
Tipo documento: application/pdf

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
ISBN978-1-60750-691-1
Titolo del volumeNeural Nets WIRN10
Congresso nomeProceeding of the 2011 conference on Neural Nets WIRN10: Proceedings of the 20th Italian Workshop on Neural Nets
Congresso rilevanzaNazionale
Congresso relazioneContributo