Enhancing the Implementation and Reliability of Nanomaterial Detectors through Deep Learning Optimization

Abstract

Підвищення надійності та впровадження мають вирішальне значення в реальних програмах, і властива непередбачуваність нематеріалів ускладнює інтеграцію детекторів наноматеріалів (НМ) у ці середовища. Надійні припущення можуть бути побудовані на основі даних, створених такими датчиками, за допомогою глибокого навчання (DL), що є потужним методом. У цьому дослідженні ми запропонували новий метод під назвою «Динамічна глибока нейронна мережа на основі тонко налаштованого генетичного алгоритму» (FTGA-DDNN), навчання якого є дорогим з обчислювальної точки зору, але він дає найефективніший результат при оцінці в Інтернеті, зберігаючи розумний рівень надійності. . Це може бути корисним у середовищах, що динамічно змінюються, де алгоритму потрібно досліджувати нові можливості, одночасно використовуючи відомі рішення. Завдяки оптимізації DL метою покращення реалізації та надійності детекторів наноматеріалів є підвищення їх адаптивності та ефективності в різноманітних ситуаціях. Ми представляємо порівняльний аналіз результатів, отриманих із запропонованої нами методики, з іншими існуючими методами. Наші висновки вказують на високу продуктивність у середній похибці, середній абсолютній похибці та часу напівлогарифмічного тестування, демонструючи ефективність підходу FTGA-DDNN. Підсумовуючи, це дозволяє нам прогнозувати та прогнозувати функцію фільтра пізніше, підвищуючи точність алгоритмів DL та корисність фільтрів протягом тривалих періодів.

Improving the reliability and implementation are critical in real-world applications, and the inherent unpredictability of non-materials renders it complicated to integrate Nanomaterial (NMs) detectors into these environments. Reliable presumptions can be constructed based on the data produced by such sensors using Deep Learning (DL), which is a potent method. In this study, we proposed a novel method called Fine-Tuned Genetic Algorithm Based Dynamic Deep Neural Network (FTGA-DDNN) which is computationally costly to train, yet it yields the most efficient result when evaluated the internet, maintaining a reasonable level of reliability. This can be beneficial in dynamically changing environments where the algorithm needs to explore new possibilities while exploiting known solutions. Through DL optimization, the goal of improving the implementation and dependability of nano-material detectors is to increase their adaptability and efficacy in a variety of situations. We present a comparative analysis of the results obtained from our proposed technique against other existing methods. Our findings indicate superior performance in average error, average absolute error, and semi-log testing time, showcasing the efficacy of the FTGA-DDNN approach. In summary, this allows us to forecast and predict the filter function later on, improving the DL algorithms' accuracy and the filters' usefulness over extended periods.