Enhancing operational safety with conformal prediction in soft sensors (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: UEYAMA, JO - ICMC ; DINIZ, FRANCISCO JOSÉ DOS SANTOS - ICMC ; MATOS, SAULO NEVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.ifacol.2025.12.401
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TOMADA DE DECISÃO; REGRESSÃO LINEAR; MINERAÇÃO
- Keywords: Uncertainty Quantification; Conformal Prediction; Operational Safety
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
09. Indústria, inovação e infraestrutura
- Imprenta:
- Source:
- Título: IFAC PapersOnLine
- ISSN: 2405-8963
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 59, p. 84-89, 2025
- Conference titles: IFAC Conference on Fractional Differentiation and its Applications - ICFDA
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
DINIZ, Francisco José dos Santos et al. Enhancing operational safety with conformal prediction in soft sensors. IFAC PapersOnLine. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.401. Acesso em: 11 fev. 2026. , 2025 -
APA
Diniz, F. J. dos S., Pinto, T. V. B. e, Matos, S. N., Luz, E., Pessin, G., & Ueyama, J. (2025). Enhancing operational safety with conformal prediction in soft sensors. IFAC PapersOnLine. Amsterdam: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.ifacol.2025.12.401 -
NLM
Diniz FJ dos S, Pinto TVB e, Matos SN, Luz E, Pessin G, Ueyama J. Enhancing operational safety with conformal prediction in soft sensors [Internet]. IFAC PapersOnLine. 2025 ; 59 84-89.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.401 -
Vancouver
Diniz FJ dos S, Pinto TVB e, Matos SN, Luz E, Pessin G, Ueyama J. Enhancing operational safety with conformal prediction in soft sensors [Internet]. IFAC PapersOnLine. 2025 ; 59 84-89.[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.401 - Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors
- Data-driven soft sensor development for ore type estimation in mineral crushing processes
- Development of a bench system with capacitive sensor, sample compression, and TinyML for iron ore moisture measurement
- Improving soft sensor reliability in the mining industry using incremental learning
- An evaluation of iron ore characteristics through machine learning and 2-D LiDAR technology
- Cascade proportional-integral control design and affordable instrumentation system for enhanced performance of electrolytic dry cells
- Closing the loop: enhancing industrial productivity through soft sensor
- Deep Learning and object detection for water level measurement using patterned visual markers
- Comparative analysis of smart contract generation using large language models
- NodePM: a remote monitoring alert system for energy consumption using probabilistic techniques
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.ifacol.2025.12.401 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
