可探知危险气体的新式微芯片

嗅觉嗅觉是由物体发散于空气中的物质微粒作用于鼻腔上的感受细胞而引起的。在鼻腔上鼻道内有嗅上皮,嗅上皮中的嗅细胞,是嗅觉器官的外周感受器。嗅细胞的黏膜表面带有纤毛,可以同有气味的物质相接触。     

电子鼻

美国宇航局(NASA)将为太空勘测研发一种精巧、敏锐的人造“电子鼻”。     

遗传算法在电子鼻中的应用研究

当今国内外对电子鼻的研究异常活跃,它是涉及传感器融合技术、计算机技术、应用数学等诸多领域的一门综合性技术.在电子鼻的研究中,最重要且最困难的问题是被测信号的特征提取和模式识别,目前尚无令人满意的方法.本文介绍了所研制的适用于传感器阵列反应的试验装置,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上,提取了时域历程的特征值,提出了一种称为"遗传特征参数法"的新方法,提高了模式识别的精度.同时该方法对于解决其他模式识别问题也有参考价值.     

基于电子鼻的竹荚鱼肉鲜度及品质的评价

为了使用电子鼻快速客观地评价鱼肉的品质和鲜度,以新鲜竹荚鱼为原料,分别进行传统鲜度检测和电子鼻检测,通过对电子鼻数据进行PCA和LDA等分析,检验数据区分度显著,建立传统指标与电子鼻数据对应相关式,为海产品的海上运输、贮藏、销售等提供质量判别的理论依据。     

基于嗅觉模型的电子鼻仿生信息处理技术研究进展

受生物嗅觉原理的启发, 将现代传感技术、电子技术和模式识别技术等紧密结合研制成的新颖仿生检测仪器——电子鼻已经在许多领域引起了广泛重视. 生物嗅觉基础研究的成果与计算神经科学交融, 又进一步丰富了人工嗅觉理论, 促进了电子鼻的发展. 文中综述和比较了生物嗅觉与人工嗅觉的信息处理原理, 概述了几种嗅觉模型在电子鼻仿生信息处理中的应用现状, 并结合作者的研究工作, 着重介绍了一种混沌嗅觉神经网络及其学习规则和时空动力学特性应用于电子鼻的研究进展和前景展望. 将生物嗅觉的各种现象、机理融入到电子鼻信息处理技术中, 不仅增强了电子鼻的仿生概念, 而且在气味识别中能更接近生物嗅觉的优良性能, 但是也面临许多问题有待技术界和理论界协力解决.     

基于在线支持向量机的电子鼻模式识别算法

针对现有电子鼻系统训练误差大、运行速度慢等特点,提出了一种新的基于在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统模式识别方法。该方法使用CH4气体与传感器阵列响应的值作为输入数据,经在线支持向量机算法进行模式识别,对CH4气体的浓度进行预测和分类。与期望结果对比,新方法的平均误差降低为5.3%,运行时间降为0.1994s,表明基于在线支持向量机的电子鼻系统模式识别方法能有效提高电子鼻系统识别的精度和速度。     

基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法．将传感器信号分为：上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征．在电子鼻的模式识别算法上,利用KII模型对气味信号进行分类．该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KII模型在模式识别方面的优越性．仿真将该方法与BP网络、AR—BP算法及单KII网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KII建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率．     

BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

电子鼻分析方法在白酒分类识别中的应用

利用酒精气体及有机物交叉敏感的4个金属氧化物半导体传感器组成气体传感器阵列,建立了实时数据采集系统,提出了稳态及动态特征值提取的方法,并结合主成分分析法(PCA),用所建立的电子鼻系统对3种白酒进行了分类识别实验.结果表明:它对不同品牌白酒的稳态特征识别率达90.0%,动态特征识别率达86.6%.