ERKENNUNG UND KLASSIFIZIERUNG FLÜCHTIGER ORGANISCHER VERBINDUNGEN
Offenbart wird Klassifizierung flüchtiger organischer Verbindungen durch Empfangen von Testdaten im Zusammenhang mit dem Erkennen flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs), Analysieren der Testdaten gemäß einem Satz von Datenmerkmalen, die mit bekannten VOCs assoziiert sind, Ermitteln einer Überein...
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| description | Offenbart wird Klassifizierung flüchtiger organischer Verbindungen durch Empfangen von Testdaten im Zusammenhang mit dem Erkennen flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs), Analysieren der Testdaten gemäß einem Satz von Datenmerkmalen, die mit bekannten VOCs assoziiert sind, Ermitteln einer Übereinstimmung zwischen jedem Merkmal der Testdaten und einem entsprechenden Merkmal des Satzes von Datenmerkmalen, Erhalten eines Satzes von Übereinstimmungen, Definieren eines ersten Anomaliegrades für die Testdaten gemäß dem Satz von Übereinstimmungen und Klassifizieren der Testdaten gemäß dem ersten Anomaliegrad.
Volatile organic compounds classification by receiving test data associated with detecting volatile organic compounds (VOCs), analyzing the test data according to a set of data features associated with known VOCs, determining a match between each feature of the test data and a corresponding feature of the set of data features, yielding a set of matches, defining a first degree of anomaly for the test data according to the set of matches, and classifying the test data according to the first degree of anomaly. |
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Volatile organic compounds classification by receiving test data associated with detecting volatile organic compounds (VOCs), analyzing the test data according to a set of data features associated with known VOCs, determining a match between each feature of the test data and a corresponding feature of the set of data features, yielding a set of matches, defining a first degree of anomaly for the test data according to the set of matches, and classifying the test data according to the first degree of anomaly.</description><language>ger</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ; PHYSICS ; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220428&DB=EPODOC&CC=DE&NR=102021123289A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25562,76317</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220428&DB=EPODOC&CC=DE&NR=102021123289A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Pastore, Vito Paolo</creatorcontrib><creatorcontrib>Mannari, Alberto</creatorcontrib><creatorcontrib>Adebiyi, Aminat</creatorcontrib><creatorcontrib>Fasoli, Andrea</creatorcontrib><creatorcontrib>Bianco, Simone</creatorcontrib><creatorcontrib>Megiddo, Nimrod</creatorcontrib><creatorcontrib>Bozano, Luisa Dominica</creatorcontrib><creatorcontrib>Abdi, Mohammed</creatorcontrib><title>ERKENNUNG UND KLASSIFIZIERUNG FLÜCHTIGER ORGANISCHER VERBINDUNGEN</title><description>Offenbart wird Klassifizierung flüchtiger organischer Verbindungen durch Empfangen von Testdaten im Zusammenhang mit dem Erkennen flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs), Analysieren der Testdaten gemäß einem Satz von Datenmerkmalen, die mit bekannten VOCs assoziiert sind, Ermitteln einer Übereinstimmung zwischen jedem Merkmal der Testdaten und einem entsprechenden Merkmal des Satzes von Datenmerkmalen, Erhalten eines Satzes von Übereinstimmungen, Definieren eines ersten Anomaliegrades für die Testdaten gemäß dem Satz von Übereinstimmungen und Klassifizieren der Testdaten gemäß dem ersten Anomaliegrad.
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