灵感来源于嗅觉系统的电子鼻子系统使用了许多低成本的同质和异质传感器

科学领域:

• 人工智能的人工智能
• 生物模拟系统 生物模拟系统
• 传感器技术 传感器技术

背景情况:

• 生物嗅觉系统,就像狗一样,拥有众多的嗅觉受体,这表明受体数量是化学化合物分类的关键.
• 传统的电子鼻子系统通常依赖于昂贵,精确的传感器,限制了可访问性和可扩展性.
• 具有选择性差的低成本传感器可以在集体分析变异时产生独特的信号.

研究的目的:

• 开发和评估一个使用众多低成本,均和异质传感器的电子鼻子系统.
• 调查数据预处理和传感器复制对分类准确性的影响.
• 为了证明一个经济有效的替代商业电子鼻子系统.

主要方法:

• 设计了一个电子鼻子系统,有30个传感器 (6种类型,每种5个复制品).
• 使用气泡器引入液体样本,然后对腔室进行净化.
• 传感器信号以100 Hz的频率获取,并分析数据预处理方法.

主要成果:

• 当增加相同类型的传感器数量时,分类准确度超过99%.
• 这种高准确度是无论使用的深度学习模型都能实现的.
• 拟议的低成本系统实现了与昂贵的商业电子鼻子相提并论的性能.

结论:

• 低成本传感器的复制是实现高化学化合物分类准确性的关键因素.
• 开发的电子鼻子为化学传感应用提供了可行的,具有成本效益的解决方案.
• 这种方法通过利用集体信号变化来克服传感器选择性的局限性.