Investigating neural network architectures for stepwise classification of multi-attribute LIBS spectra under Martian conditions

von Canal, Alexander und Rammelkamp, Kristin (2022) Investigating neural network architectures for stepwise classification of multi-attribute LIBS spectra under Martian conditions. Planetary Science Informatics and Data Analytics Conference (PSIDA), 2022-06-21 - 2022-06-23, Madrid, Spanien.

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elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/193616/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Poster)

Titel:

Investigating neural network architectures for stepwise classification of multi-attribute LIBS spectra under Martian conditions

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
von Canal, Alexander	alexander.voncanal (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Rammelkamp, Kristin	Kristin.Rammelkamp (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-4808-0823	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Juni 2022

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

akzeptierter Beitrag

Stichwörter:

LIBS, maschinelles lernen, Mars

Veranstaltungstitel:

Planetary Science Informatics and Data Analytics Conference (PSIDA)

Veranstaltungsort:

Madrid, Spanien

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

21 Juni 2022

Veranstaltungsende:

23 Juni 2022

Veranstalter :

European Space Astronomy Centre

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Robotik

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R RO - Robotik

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - OptoRob [RO]

Standort:

Berlin-Adlershof

Institute & Einrichtungen:

Institut für Optische Sensorsysteme > Terahertz- und Laserspektroskopie

Hinterlegt von:

Canal, Alexander

Hinterlegt am:

27 Jan 2023 08:47

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:54

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