Discover Artificial Intelligence· 2026Q1
Rastgele Orman, Analog Filtre Arızalarını Doğru Bir Şekilde Sınıflandırıyor
A random forest framework for automated fault classification in analog filter circuits using simulation-derived features
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
İki aşamalı bir Rastgele Orman modeli, simülasyonla elde edilen özellikler kullanarak Sallen-Key ve Chebyshev gibi analog filtre devrelerindeki arızaları (bileşen ve tür) sınıflandırmada %98,5 doğruluk elde ediyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Analog filtre devrelerinde otomatik arıza sınıflandırması için iki aşamalı bir Rastgele Orman modeli geliştirildi.
- Simülasyonlardan elde edilen özellikler arasında doğal frekans, sönüm oranı ve kazanç bulunuyor.
- Çerçeve, arıza bileşeni ve arıza türü sınıflandırması için %98,5 genel doğruluk elde ediyor.
- Sallen-Key ve Chebyshev filtre tasarımları üzerinde test edildi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
The identification of faults in analog filter electronic systems has been challenging due to their non-linear characteristics, sensitivity to parameter variations and complex component interactions. Traditional fault diagnosis methods often involve lengthy testing procedures and fail to provide reliable results for modern complex electronic systems. In this work, an automated fault classification framework based on machine learning is proposed for analog filter circuits is relatively new. Circuits considered are filters like Sallen–Key and Chebyshev .The circuits are simulated under both normal and faulty conditions and key features are extracted from their responses, such as natural frequency ( ω n ), damping ratio ( ζ ), gain ( G 0 ). A two-stage Random Forest-based machine learning model is employed, where the first stage identifies the circuit type and the second stage performs fault classification specific to that circuit. The proposed method achieves an overall accuracy of approximately 98.5% for both fault component and fault type classification.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Discover Artificial Intelligence, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Donanım ve Mimari
Hardware and ArchitectureComputer Science