电子鼻技术

电子鼻是一种实现仿生嗅觉的电子系统,其概念由1994年发表的关于电子鼻的综述性文章中正式提出,目前在食品工业、烟草行业、中药行业、医学行业、环境监测、军事等领域都开展了研究和应用,并展现出了其独特的优点。文章介绍了电子鼻的相关概念、工作原理和应用现状。     

基于核PCA与SVM相结合的电子鼻模式识别算法研究

将核主元分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合并将其应用到电子鼻模式识别单元中,实现了数据降维和改善分类器性能。实验结果表明与单纯的应用支持向量机方法进行分类相比,此方法具有更高的识别率。     

改进卡尔曼算法在电子鼻信号处理中的应用

为了降低的电子鼻测量过程中噪声信号对采样结果的影响,提出一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法能自适应调整测量方差以及能够滤除传感器本身具有的非高斯噪声信号.针对电子鼻测量过程中的信号特性,建立了测量数据处理的卡尔曼滤波模型,重点讨论改进卡尔曼滤波算法,并将该算法应用到电子鼻测量数据处理过程中,结果表明该方法能够拟制电子鼻测量过程中产生的噪声,提高电子鼻的测量精度.     

基于支持向量机和粒子群算法的电子鼻伤口感染检测

针对传统的伤口感染诊断方法耗时长,操作复杂等问题,提出了一种基于电子鼻和支持向量机(SVM)的方法进行伤口感染检测,分别检测非感染和三种常见病原菌感染的大白鼠伤口顶空气体,然后利用 SVM对实验数据进行识别.同时,鉴于传感器阵列的优化以及 SVM参数选择对其分类准确率有重大的影响,提出一种基于粒子群算法(PSO)的传感器阵列和 SVM参数同步优化方法.实验结果表明,SVM结合 PSO与传统的神经网络以及遗传算法相比,极大提高伤口感染检测的准确率     

Heracles Ⅱ气相电子鼻技术快速鉴别荜澄茄与洋澄茄

利用Heracles Ⅱ快速气相电子鼻对荜澄茄与洋澄茄样品进行气味分析,获取气味色谱信息,结合Kovats保留指数与Arochembase数据库内容,对两类样品的差异化合物进行定性分析.结果显示:通过Arochembase数据库对比分析,荜澄茄与洋澄茄的气味特征差异显著,PCA模型区分明显,运用SIMCA模型能够对荜澄茄与洋澄茄的实现快速鉴别.研究表明,Heracles Ⅱ气相电子鼻技术可用于荜澄茄与洋澄茄的快速鉴别.     

基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻

基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻,采用气体传感器阵列和模糊-神经网络结合,实现了模糊-神经网络在甲醛电子鼻中的定量识别.并通过实验,对于0.01×10-6～50×10-6浓度范围内的甲醛气体,甲醛电子鼻定量测报的平均相对误差小,仅为0.197 086.     

信息技术与现代医学的结合

现代科学技术的日新月异，尤其是电子、信息技术的迅速普及，正在推动许多传统行业的变革，其中与人们生活息息相关的医疗保健业也不例外。     

独立分量分析在伤口感染监测电子鼻技术中的应用

针对传统的伤口感染诊断方法耗时长,操作复杂等问题,提出了一种基于电子鼻和独立分量分析（ICA）的方法来检测常见的伤口感染病原菌。该电子鼻的传感器阵列由6个金属氧化物半导体传感器组成,分别对七种常见病原菌产生响应,然后利用RBF神经网络对经ICA预处理后的数据进行识别。结果表明,ICA对气体传感器阵列测量数据进行预处理,可以简化神经网络的结构,减少计算量,并能提高伤口感染病原茵识别的准确率。     

电子鼻判别挥发性气体的实验研究

文中模拟人的嗅觉形成过程研制了一套用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的电子鼻系统．深入研究了电子鼻的气敏传感器阵列和数据处理分析器,并用该电子鼻对５种不同浓度乙醇溶液（ ０． ５％, ｌ％, １． ５％, ２％, ５％）进行分析,详细阐述了实验过程,同时用 ＢＰ神经网络对样本进行识别分析,神经网络的回判正确率为９０％,测试正确率为８０％．［