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- Originaltitel:
- The Generation and Application of Synthetic Photoacoustic Absorption Spectra for Machine Learning
- Übersetzter Titel:
- Die Erzeugung und Nutzung Synthetischer Photoakustischer Spektren für das Maschinelle Lernen
- Autor:
- Moser, Elisabeth Barbara
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Jenko, Frank (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Jenko, Frank (Prof. Dr.); Bierl, Rudolf (Prof. Dr.); Groh, Georg (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- photoacoustics, gas sensing, synthetic data
- TU-Systematik:
- DAT 000
- Kurzfassung:
- Photoacoustic gas spectroscopy can reliably detect trace gases. Recent advances now enable multi-component photoacoustic approaches. The high cost of labeled data limits the application of machine learning. This thesis tackles three key aspects. The adaption of measured absorption spectra to different environmental conditions. A method to generate synthetic photoacoustic spectra. Finally, this data is applied to compare machine learning techniques and synthetic versus measured training data.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die photoakustische Spektroskopie kann Spurengase nachweisen. Seit kurzem sind auch Mehrkomponentenanalysen möglich. Hohe Kosten für gelabelte Daten limitieren die Anwendung maschinellen Lernens. Diese Arbeit befasst sich mit drei Aspekten dieses Problems. Eine Anpassung gemessener Absorptionsspektren an Umweltbedingungen. Eine Methode zur Erzeugung synthetischer, photoakustischer Spektren. Und ein Vergleich von Techniken des maschinellen Lernens mit synthetischen und gemessenen Trainingsdaten.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1721404
- Eingereicht am:
- 04.10.2023
- Mündliche Prüfung:
- 16.05.2024
- Dateigröße:
- 6175072 bytes
- Seiten:
- 196
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240516-1721404-1-8
- Letzte Änderung:
- 28.06.2024
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