title: Using Machine Learning for Optical Spectroscopy Data Analysis
Creators: name: Magnussen, Birk Martin
Publisher: name: kassel university press
Year: 2025
Subjects: subject: machine learning
subject: reflection spectroscopy
subject: continuous kernel
subject: adaptive model
subject: continuous feature network
classificationCode: 004
subject: 004
classificationCode: Maschinelles Lernen
subject: Maschinelles Lernen
classificationCode: Reflexionsspektroskopie
subject: Reflexionsspektroskopie
classificationCode: Kernel <Informatik>
subject: Kernel
classificationCode: Neuronales Netz
subject: Neuronales Netz
classificationCode: Daten
subject: Daten

description: Zugleich: Dissertation, Universität Kassel, 2024
description: <p>Living a healthy lifestyle is an ever-increasing priority. To facilitate such a healthy lifestyle, accurate, quick, and inexpensive feedback on diet quality is essential. Sensors based on multiple spatially resolved reflection spectroscopy aim to provide such feedback. However, current data processing algorithms require highly accurate hardware. This requirement for accuracy causes production costs of the sensors to be too expensive, while the application scope is too small to be viable for end-customers. In order to keep production costs low, new algorithms capable of handling production inaccuracies need to be developed. This thesis proposes such a novel neural network architecture called a continuous feature network. In addition to being wellsuited for the sensor data at hand, continuous feature networks are capable of compensating for sensor inaccuracies. A continuous feature network is also capable of predicting results from an input sample with partially missing data, allowing it to ignore certain production defects.
In this thesis, continuous feature networks are proposed, implemented, trained, and investigated using real-world sensor data. To improve training, a novel method for semi-supervised learning based on the available datasets is introduced and evaluated. Based on the ability of the continuous feature network to operate on partially missing data, a novel explainable AI method is introduced, allowing to accurately quantify possible error sources for a measurement. The newly introduced methods are applied to the processing of sensor data, relaxing the requirement for highly accurate sensor hardware while increasing prediction accuracy. This enables a significant reduction in production rejects and thus sensor cost, while also allowing for the detection and prediction of new vitality parameters.</p>
description: <p>Ein gesunder Lebensstil erhält fortschreitend immer mehr an Relevanz. Um einen solchen gesunden Lebensstil führen zu können, ist es wichtig ein genaues, schnelles und kostengünstiges Feedback zur eigenen Ernährung bekommen zu können. Das Ziel von Sensoren, die auf dem Prinzip der sogenannten multiplen ortsaufgelösten Reflexionsspektroskopie basieren, ist es, solches Feedback zur Verfügung zu stellen. Bisherige Algorithmen zur Datenauswertung von diesen Sensoren stellen allerdings sehr hohe Anforderungen an die Produktionsgenauigkeit. Eine hohe Produktionsgenauigkeit wiederum sorgt für hohe Produktionskosten, welche in Kombination mit dem geringen Anwendungsspektrum die Wirtschaftlichkeit bei Endkunden reduziert. Um Produktionskosten gering zu halten ist es also nötig, neue Algorithmen zu entwickeln, die ausreichend tolerant zu Produktionsschwankungen sind. In dieser Dissertation wird eine neuartige Architektur von neuronalen Netzen vorgestellt, die sogenannten Continuous Feature Networks. Diese Continuous Feature Networks sind gut für die Art der vorhandenen Sensordaten geeignet. Zusätzlich sind sie in der Lage, den Einfluss von Produktionsschwankungen zu kompensieren. Weiterhin können Continuous Feature Networks Sensordaten auswerten, bei denen Teile der Daten einer Messung fehlen. Diese Fähigkeit erlaubt es, einige Sensorkomponenten zu ignorieren, wenn diese von Produktionsfehlern betroffen sind.
In dieser Dissertation werden die Continuous Feature Networks eingeführt, trainiert, und anhand von echten Sensordaten untersucht. Um das Training dieser Netze zu unterstützen, wird eine Methode des teilüberwachten Lernens eingeführt und untersucht, welche die bereits vorhandenen Datensätze nutzen kann. Auf Basis der Fähigkeit, auch Messungen mit fehlenden Daten auswerten zu können, wird eine neue Methode des Bereichs erklärbare künstliche Intelligenz eingeführt, die es erlaubt, die Quellen von Messfehlern genauer zu quantifizieren. Die neuen Methoden werden in den Prozess der Messdatenauswertung integriert, wodurch die Ansprüche an die Produktionsgenauigkeit gesenkt werden können. Gleichzeitig steigt dabei die Genauigkeit der Messdatenauswertung. Dadurch kann eine signifikante Reduktion des Produktionsausschusses, und damit auch der Produktionskosten erreicht werden. Weiterhin erlaubt die erhöhte Genauigkeit der Messdatenauswertung, das bisher nicht detektierbare Vitalparameter mit der existierenden Sensorik analysiert werden können.</p>