Derin ağ tabanlı özniteliklerle gazların sınıflandırılması ve konsantrasyon değerlerinin regresyon analizi
Classification of gases with deep network-based features and regression analysis of concentration values
Yazar: HANDE BAKİLER
Danışman: DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Elektronik burun = Electronic nose ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Regresyon modelleri = Regression models ; Sınıflandırma = Classification ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory ; Öznitelik çıkarma = Feature

Özet:
Elektronik burun (e-burun), kimyasal sensör dizilimi ile biyolojik malzemelerden yayılan uçucu bileşikler üzerinde hassas ölçümler yaparak çeşitli özellikleri belirleyen, tanımlayan ve sınıflandıran elektronik algılama teknolojisine dayalı bir cihazdır. İnsan koku alma mekanizmasını taklit ederek çalışan bu sistemler, son yıllarda farklı alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. E-burundaki önemli konulardan biri de farklı gazların farklı konsantrasyon değerlerinin tahmin edilmesidir. Gaz konsantrasyonlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi, hastalık tespiti gibi hassas konularda da çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, derin öğrenme (Deep Learning, DL) ağlarını kullanarak 4 adet metal oksit gaz sensörü tarafından tespit edilen etanol, metan, etilen ve karbon monoksit gazlarının konsantrasyon seviyelerinin ve değerlerinin sınıflandırma ve regresyon başarılarının artırılması amacıyla yapılmıştır. Gazların konsantrasyon seviyelerine göre sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasında ve belirli bir aralıktaki konsantrasyon değerlerinin tahmin başarılarının karşılaştırılmasında farklı yöntemler kullanılmıştır. Bu işlemlerin gerçekleştirilmesi için gaz verilerine ön işleme ve farklı öznitelik çıkarımı adımları uygulanmıştır. Bu çalışmanın odak noktası, öznitelik çıkarımı yapılmasında yeni yöntemler geliştirerek sınıflandırma ve regresyondan elde edilen başarının artırılmasıdır. Bu amaçla, iki yeni metodoloji önerilmiştir. Geliştirilen yöntemlerden birinde, derin öğrenme ağlarından biri olan Uzun Kısa-Süreli Bellek (Long Short-Term Memory, LSTM) ağlarının tam bağlantılı katmanından öznitelik çıkarımı yapılmış, çıkarılan öznitelikler sınıflandırma ve regresyonda kullanılmıştır. Önerilen diğer metodolojide ise LSTM ağının tam bağlantılı katmanından elde edilen veriler Zamansal Evrişimli Ağ (Temporal Convolutional Network, TCN) modeline giriş olarak uygulanmıştır ve bu TCN'nin tam bağlantılı katmanından elde edilen özniteliklerde sınıflandırma ve regresyon çalışmalarında kullanılmıştır (LSTMFCL-TCNFCL). Önerilen her iki yöntemin sonuçları geleneksel yöntemlere göre karşılaştırıldığında hem sınıflandırma hem de tahmin sonuçlarında iyileşme olduğu, başarının arttığı ve ortalama karesel hataların da önemli ölçüde azaldığı görülmektedir. Ayrıca, ön işleme aşamasında sinyal düzeltme uygulandığı zaman sonuçlarda dikkate değer bir şekilde artış olduğu da görülmektedir. Hem sinyal düzeltmenin uygulanması hem de geliştirilen yöntemlerle sonuçlarda iki taraflı bir iyileşme olması sağlanmıştır. Sınıflandırmada Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machines, SVM) algoritması 94,7% ile en yüksek doğruluk oranını verirken, regresyonda ise en düşük ortalama karesel hatalar Gauss Süreci Regresyonu (Gaussian Process Regression, GPR) ile elde edilmiştir.

Abstract:
Electronic nose (e-nose) is a device based on electronic sensing technology that determines, identifies and classifies various properties by making precise measurements on volatile components emitted from biological materials with a chemical sensor array. These systems, which work by imitating the human olfactory mechanism, have been widely used in different fields in recent years. One of the important issues in e-nose is the estimation of different concentration values of different gases. Accurate estimation of gas concentrations plays a crucial role in sensitive issues such as disease detection. This study was carried out to increase the classification and regression success of the concentration levels and values of ethanol, methane, ethylene and carbon monoxide gases detected by 4 metal oxide gas sensors using deep learning networks. Different methods was used to compare the classification successes of gases according to their concentration levels and to compare the estimation successes of concentration values in a certain range. In order to perform these operations, preprocessing and different feature extraction steps were applied to the gas data. The focus of this study is to increase the success of the classification and regression by developing new methods for feature extraction. For this purpose, two new methodologies have been proposed. In one of the developed methods, feature extraction was made from the fully connected layer of Long Short-Term Memory (LSTM) networks, which is one of the deep learning networks, and the extracted features were used in the classification and regression. In the other proposed methodology, the data obtained from the fully connected layer of the LSTM network was applied as an input to the Temporal Convolutional Network (TCN), and the features obtained from the fully connected layer of this TCN were used in classification and regression studies (LSTMFCL-TCNFCL). When the results of both proposed methods are compared with the traditional methods, it is seen that there is an improvement in both classification and estimation results, the success is increased and the mean squared errors are significantly reduced. In addition, it is seen that there is a remarkable increase in the results when signal correction is applied in the preprocessing stage. Both the application of signal correction and the developed methods have provided a bilateral improvement in the results. While the Support Vector Machine algorithm gave the highest accuracy rate with 94,7% in the classification, the lowest mean square errors in regression were obtained with the Gaussian Process Regression.