ABSTRACT System baserade på trådlösa gassensornätverk erbjuder ett kraftfullt verktyg för att observera och analysera data i komplexa miljöer under långa övervakningsperioder. Eftersom sensorernas tillförlitlighet är mycket viktig i dessa system är gasklassificering en kritisk process inom gassäkerhetsbestämmelserna. Ett gasklassificeringssystem måste reagera snabbt för att kunna vidta nödvändiga åtgärder vid feldetektering. I detta dokument föreslås en låg latens realtid gas klassificering servicesystem, som använder en multi-lager perceptron (MLP) artificiella neurala nätverk för att upptäcka och klassificera gassensordata. En exakt MLP är utvecklad för att arbeta med datamängden som erhålls från en rad av tennoxid (SnO2) gassensor, baserad på konvexa mikrovärmeplattor. Det övergripande systemet förvärvar gassensordata genom radiofrekvensidentifiering (RFID) och bearbetar sensordata med den föreslagna MLP-klassiator som implementeras på ett system på chip (SoC) plattform från Xilinx. Hårdvaruimplementering av klassificeringsmaskinen är optimerad för att uppnå mycket låg latens för realtidsapplikation. Den föreslagna arkitekturen har implementerats på en ZYNQ SoC med fast punktformat och de uppnådda resultaten har visat att en noggrannhet på 97,4 % har uppnåtts. Artificiellt neuralt nätverk, gasidentifiering, FPGA, system på chip (SoC), ZYNQ.
Zhai m.fl. REF presenterar en korrekt multi-lager perceptron NN för gasklassificering som genomförs på Xilinx Zynq FPGA med fast aritmetisk punkt.
MLP Neural Network Based Gas Classification System on Zynq SoC
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}