Discrimination of Explosive Residues by Standoff Sensing Using Anodic Aluminum Oxide Microcantilever Laser Absorption Spectroscopy with Kernel-Based Machine Learning

Autor:	Ho-Jung Jeong, Chang-Ju Park, Kihyun Kim, Yangkyu Park
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2024
Předmět:	standoff sensing anodic aluminum oxide cantilever infrared spectroscopy kernel-based machine learning explosive residue Chemical technology TP1-1185
Zdroj:	Sensors, Vol 24, Iss 18, p 5867 (2024)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	1424-8220
DOI:	10.3390/s24185867
Popis:	Standoff laser absorption spectroscopy (LAS) has attracted considerable interest across many applications for environmental safety. Herein, we propose an anodic aluminum oxide (AAO) microcantilever LAS combined with machine learning (ML) for sensitive and selective standoff discrimination of explosive residues. A nanoporous AAO microcantilever with a thickness of
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/8a878776130544408241e55625bbcacd Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.