Покращення впровадження та надійності детекторів на основі наноматеріалів за допомогою методу глибокого навчання
| Автори | M.A. Jawale1, P. William1 , N.K. Darwante2, V. Verma3, S.S. Ingle4 , D. Roy5 |
| Афіліація |
1Department of Information Technology, Sanjivani College Engineering, Kopargaon, SPPU, Pune, India 2Department of Electronics & Computer Engineering, Sanjivani College of Engineering, Kopargaon, SPPU,Pune, India 3Department of Computer Science and Engineering, Bhilai Institute of Technology, Raipur, Chhattisgarh, India 4Department of Mechanical Engineering, Sanjivani College Engineering, Kopargaon, SPPU, Pune, India 5Hyderabad Institute of Technology and Management, Gowdavelli Village, Medchal, Hyderabad, India |
| Е-mail | william160891@gmail.com |
| Випуск | Том 16, Рік 2024, Номер 5 |
| Дати | Одержано 10 червня 2024; у відредагованій формі 17 жовтня 2024; опубліковано online 30 жовтня 2024 |
| Цитування | M.A. Jawale, P. William, N.K. Darwante, та ін., Ж. нано- електрон. фіз. 16 № 5, 05002 (2024) |
| DOI | https://doi.org/10.21272/jnep.16(5).05002 |
| PACS Number(s) | 07.05.Mh |
| Ключові слова | Глибоке навчання (DL), Наноматеріали (NM), Нанотехнології (7) , Динамічна глибока нейронна мережа на основі точного налаштування генетичного алгоритму (FTGA-DDNN). |
| Анотація |
Підвищення надійності та впровадження мають вирішальне значення в реальних програмах, і властива непередбачуваність нематеріалів ускладнює інтеграцію детекторів наноматеріалів (НМ) у ці середовища. Надійні припущення можуть бути побудовані на основі даних, створених такими датчиками, за допомогою глибокого навчання (DL), що є потужним методом. У цьому дослідженні ми запропонували новий метод під назвою «Динамічна глибока нейронна мережа на основі тонко налаштованого генетичного алгоритму» (FTGA-DDNN), навчання якого є дорогим з обчислювальної точки зору, але він дає найефективніший результат при оцінці в Інтернеті, зберігаючи розумний рівень надійності. . Це може бути корисним у середовищах, що динамічно змінюються, де алгоритму потрібно досліджувати нові можливості, одночасно використовуючи відомі рішення. Завдяки оптимізації DL метою покращення реалізації та надійності детекторів наноматеріалів є підвищення їх адаптивності та ефективності в різноманітних ситуаціях. Ми представляємо порівняльний аналіз результатів, отриманих із запропонованої нами методики, з іншими існуючими методами. Наші висновки вказують на високу продуктивність у середній похибці, середній абсолютній похибці та часу напівлогарифмічного тестування, демонструючи ефективність підходу FTGA-DDNN. Підсумовуючи, це дозволяє нам прогнозувати та прогнозувати функцію фільтра пізніше, підвищуючи точність алгоритмів DL та корисність фільтрів протягом тривалих періодів. |
|
Перелік цитувань |
Інші статті цього номера
1) Дисперсійні властивості поверхневого плазмону плівок оксиду ванадію [05001-1-05001-4]2) Умови спікання та їх вплив на механічні властивості оксиду алюмінію (α-Al2O3) [05003-1-05003-7]
3) Аналіз високої потужності транзистора без польового ефекту з оточеними каналами [05004-1-05004-4]
4) Компактна широкосмугова антена з щілинами для застосування в біомедичній телеметрії [05005-1-05005-5]
5) Оцінка ефективності композицій PCM і гліцерину для зберігання теплової енергії [05006-1-05006-5]
6) Розробка компактної патч-антени з конфігурацією сходів і слотів для носимих додатків у діапазоні WBAN / ISM [05007-1-05007-5]
7) Дослідження теплопровідності та діелектрики графенових квантових точок для теплопередачі та електричних застосувань [05008-1-05008-5]
8) Дослідження впливу температури на безсвинцевий подвійний перовскітний сонячний елемент на основі цезію за допомогою SCAPS-1D [05009-1-05009-4]
9) Оптимізація трафіку даних: ефективне управління фізичними процесами в мережевих інформаційних системах [05010-1-05010-6]
10) Інноваційний класифікаційний підхід для прогнозування фізичних властивостей наночастинок [05011-1-05011-5]
11) Двохдіапазонна CSRR навантажена півмісяцева прорізна кругла патч-антена типу MIMO [05012-1-05012-5]
12) Мініатюрна суперширокосмугова антена з подвійним пазом із використанням паразитної стрічки та слота [05013-1-05013-5]
13) Біосенсор OFET: моделювання та аналіз різних біомолекул [05014-1-05014-5]
14) Розробка та аналіз інноваційного рішення для збору енергії, що використовується для розгортання сенсорного вузла IoT [05015-1-05015-5]
15) Моделювальне дослідження ефективності безперехідного польового транзистора з подвійним затвором для зміни концентрації легування [05016-1-05016-4]
16) Аналіз життєво важливих ознак за допомогою техніки розумного серцебиття на основі Arduino [05017-1-05017-5]
17) Виявлення інтенсивності болю за допомогою аналізу виразу обличчя використовуючи методи штучного інтелекту [05018-1-05018-5]
18) Контрольований синтез наночастинок срібла різної форми та їх застосування – огляд [05019-1-05019-11]
19) Cинтез і дослідження структури наночастинок фериту кобальту легованих кадмієм за допомогою рентгенівського дифракційного аналізу [05020-1-05020-6]
20) Поляризаційна реконфігурована антена для додатків WLAN з двома PIN-кодами та перевернутим L-слотом [05021-1-05021-4]
21) Кластери нікелю в решітці кремнію [05022-1-05022-5]
22) Приймальна антена для збору радіочастотної енергії для діапазонів додатків Bluetooth і Wi-Fi у діапазоні до 6 ГГц технології 5G [05023-1-05023-5]
23) Властивості тонких плівок ZnO, легованих ZnO та Al, отриманих розпилювальним піролізом [05024-1-05024-5]
24) Текстуровані двосторонні кремнієві сонячні елементи за різних умов освітлення [05025-1-05025-10]
25) Фотоемісійний струм від металевих наночастинок у кремнії [05026-1-05026-4]
26) Розробка та аналіз гетерогенного L-подібного тунельного польового транзистора (TFET) на основі зарядової плазми для застосувань з низьким енергоспоживанням [05027-1-05027-4]
27) Аналіз продуктивності багатомостового багатоканального польового транзистора Vertical Gate All-Around для малопотужних додатків [05028-1-05028-6]
28) Вплив форми та розміру частинок на поведінку композитного матеріалу з використанням методу скінченних елементів [05029-1-05029-5]
29) Оксид цинку, допований алюмінієм, шляхом легкого піролізу пневматичним розпиленням для фотоелектричних систем [05030-1-05030-5]
30) Фотодетектори на основі CdTe:Li [05031-1-05031-5]
31) Електрохімічний синтез цинк оксиду в присутності поверхнево-активної речовини TERGITOL 15-S-5 [05032-1-05032-5]
32) Електронні та магнітні властивості вюрцитового твердого розчину Mn:ZnSeS [05033-1-05033-5]
33) Взаємодія лазерного випромінювання (УФ) з матеріалами [05034-1-05034-6]
