Detail projektu

Explainable Dimension Reduction of Large Spectroscopic Data

Období řešení: 01.03.2020 — 28.02.2021

Zdroje financování

Vysoké učení technické v Brně - Vnitřní projekty VUT

- plně financující (2020-01-01 - 2021-12-31)

O projektu

In modern Laser-Induced Breakdown Spectroscopy applications, we produce a very large, high-dimensional datasets which are impossible to inspect by hand or process by commonly used techniques. We have already shown that the dimension of the data can be effectively reduced. However, obtaining easily-understandable low-dimensional representation is still challenging and requires increased attention. Succeeding in this task would dramatically improve the exploration of large LIBS datasets (visualization, collaborative filtering, classification).

Označení

CEITEC VUT-J-20-6528

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Vrábel Jakub, Ing. - hlavní řešitel
Kaiser Jozef, prof. Ing., Ph.D. - spoluřešitel

Útvary

Pokročilé instrumentace a metody pro charakterizace materiálů
- spolupříjemce (01.01.2020 - 31.12.2020)
Středoevropský technologický institut VUT
- příjemce (01.01.2020 - 31.12.2020)

Výsledky

VRÁBEL, J.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Restricted Boltzmann Machine method for dimensionality reduction of large spectroscopic data. Spectrochimica Acta Part B, 2020, vol. 167, no. 105849, p. NA (NA p.)ISSN: 0584-8547.
Detail

VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Classification of spectroscopic data - challenges, benchmarking and limitations. 2020.
Detail

VRÁBEL, J.; KÉPEŠ, E.; POŘÍZKA, P.; KAISER, J. Distance of spectroscopic data. 2020.
Detail

Odpovědnost: Vrábel Jakub, Ing.