双核银涂等离子体传感器模拟与机器学习
Chanchal Saha1, Farzana Haque1, Nazrul Islam2,3
1Department of Computer Science and Engineering, Mawlana Bhashani Science and Technology University, Tangail-1902, Bangladesh.
Heliyon
|October 10, 2024
概括
这项研究介绍了一种新型的双核等离子体传感器,具有增强的灵敏度和分辨率,用于精确检测分析物. 集成机器学习算法进一步优化其性能,用于先进的生物传感应用.
科学领域:
- 塑制剂是一种塑制剂.
- 纳米技术纳米技术
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 表面等离子体共振 (SPR) 传感器对于敏感的,无标签的检测至关重要.
- 现有的传感器在复杂环境中面临着灵敏度和分辨率的限制.
研究的目的:
- 开发一种具有卓越灵敏度和分辨率的新型双核银涂等离子体传感器.
- 整合机器学习 (ML) 算法,以增强数据分析和预测能力.
主要方法:
- 制造一个双核银涂等离子体传感器.
- 在1.34至1.41的折射率 (RI) 范围内的传感器性能表征.
- 实施ML算法 (MLR,SVR,RFR) 用于数据分析和预测.
主要成果:
- 实现了最高报告的波长灵敏度为30,000nm/RIU.
- 证明了高分辨率 (RIU) 对于精确的分析物检测.
- ML算法成功预测了各种分析物的限制损失和波长.
结论:
- 双核等离子体传感器在灵敏度和分辨率方面取得了显著的进步.
- 机器学习集成增强了传感器适应性和数据驱动的洞察力.
- 这种传感器是先进生物传感应用的一个有前途的工具.
