| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Писецкий, Ю. В. | - |
| dc.contributor.author | Давронбеков, Д. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-11-05T11:53:58Z | - |
| dc.date.available | 2026-11-05T11:53:58Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Автоматизированный синтез гибридного вейвлетно-нейросетевого детектора опасных выбросов для ресурсно-ограниченного сенсорного узла = Automated synthesis of a hybrid wavelet–neural detector of hazardous emissions for a resource-constrained sensor node / Ю. В. Писецкий, Д. А. Давронбеков // Компьютерное проектирование в электронике = Electronic Design Automation : сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Минск, 23 октября 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Р. Стемпицкий [и др.]. – Минск, 2026. – С. 247–250. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/66091 | - |
| dc.description.abstract | рассмотрен подход к автоматизированному синтезу детектора опасных выбросов,
рассчитанного на выполнение в сенсорном узле с ограниченной памятью и энергопотреблением.
Предлагаемая структура объединяет lifting-реализацию дискретного вейвлетного преобразования,
выделение многомасштабных признаков и компактную квантованную нейронную сеть. Проектирование
представлено как поиск допустимой конфигурации по вероятности обнаружения, ложным тревогам,
задержке, памяти и затратам энергии. Описаны состав проектных параметров, порядок обучения и
проверка полученной модели на сигналах с шумом, дрейфом, импульсными помехами и пропусками
данных. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | опасные выбросы | en_US |
| dc.subject | газовые сенсоры | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.title | Автоматизированный синтез гибридного вейвлетно-нейросетевого детектора опасных выбросов для ресурсно-ограниченного сенсорного узла | en_US |
| dc.title.alternative | Automated synthesis of a hybrid wavelet–neural detector of hazardous emissions for a resource-constrained sensor node | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | the paper describes automated synthesis of a hazardous-emission detector intended for a sensor
node with limited memory and energy. The proposed structure combines a lifting implementation of the discrete
wavelet transform, multiscale feature extraction, and a compact quantized neural network. Design is treated
as a search for a feasible configuration constrained by detection probability, false alarms, latency, memory,
and energy. The design variables, off-device training, quantization, and verification with noisy, drifting,
impulsive, and incomplete sensor records are outlined. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерное проектирование в электронике (2026)
|
