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Autoren:
Wang, Guanzhong; Ruser, Heinrich; Schade, Julian; Passig, Johannes; Adam, Thomas; Dollinger, Günther; Zimmermann, Ralf 
Dokumenttyp:
Vortrag / Presentation 
Titel:
Robustness Analysis for Classification of Aerosol Particles using Machine Learning with Two Different Single-Particle Mass Spectrometry Datasets 
Titel Konferenzpublikation:
Proceedings 2023 Joint TAP and S&E Conference, Göteborg, Schweden 
Konferenztitel:
Joint TAP and S&E Conference (2023, Göteborg) 
Tagungsort:
Gothenburg 
Jahr der Konferenz:
2023 
Datum Beginn der Konferenz:
25.09.2023 
Datum Ende der Konferenz:
28.09.2023 
Jahr:
2023 
Sprache:
Englisch 
Abstract:
The chemical composition of aerosol particles in the air is successfully used to determine their origins, e.g., traffic emissions, biomass burning, or ship emissions. Single-Particle Mass Spectrometry (SPMS) is a sensitive measurement technique to analyze the chemical composition in real-time. The current mainstream classification methods in the SPMS community for handling these data require intensive manual post-processing, making an online analysis impossible. A few studies have demonstrated t...    »
 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik; Fakultät für Maschinenbau 
Institut:
LRT 2 - Institut für Angewandte Physik und Messtechnik; MB 6 - Institut für Chemie und Umwelttechnik 
Professur:
Dollinger, Günther ; Adam, Thomas 
(Forschungs)einrichtung UniBw M:
dtec 
Projekt:
LUKAS 
Open Access ja oder nein?:
Nein / No 
Vortrag bei:
Joint TAP and S&E Conference 2023 
Sonstige Angaben:
Voraufnahme - Proceedings noch nicht erschienen