通过电子鼻子检测氨和乙醇,使用生物室和子搜索算法优化的反向传播神经网络
Yeping Shi1,2, Yunbo Shi1,3,4, Haodong Niu1,3,4
1The Higher Educational Key Laboratory for Measuring & Control Technology and Instrumentation of Heilongjiang Province, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China.
PloS one
|December 3, 2024
概括
一个带有生物室的新型电子鼻子准确地检测动物设施中的氨. 该系统使用了一种子搜索算法优化的反向传播神经网络 (SSA-BPNN),提供精确和快速的气体传感.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 环境监测 环境监测
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 氨是动物中的重要压力和有害气体,需要精确的检测方法.
- 现有的氨检测方法可能缺乏牲畜和家禽设施所需的速度,可负担性或精度.
研究的目的:
- 设计和开发一个电子鼻子系统,其中包含一个用于增强气体传感的生物室.
- 评估开发的用于准确和快速检测氨度的系统的性能.
主要方法:
- 开发了一种电子鼻子,其生物腔室模仿哺乳动物的鼻子结构,传感器的放置由液体模拟指导.
- 使用电子鼻子系统收集氨和乙醇气体的响应数据.
- 使用子搜索算法 (SSA) 优化的反向传播神经网络 (BPNN) 进行传感器数据的分类和回归.
主要成果:
- 该SSA-BPNN模型实现了99.1%的分类准确度,超过了支持矢量机 (SVM) 和随机森林 (RF) 模型.
- 该系统在回归预测方面表现出高精度,确定系数 (R2) 大于0.99.
- 生物室影响了传感器响应和恢复时间,氨传感器显示更快的恢复时间.
结论:
- 拟议的电子鼻子系统与SSA-BPNN集成,为农业环境中的氨检测提供了一个有前途且准确的解决方案.
- 生物体腔室的设计增强了系统在具有挑战性的环境中精确和快速的气体传感的能力.
