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电子鼻的深度神经网络算法实现可燃气体检测的研究
被引量：
1
1
作者
房瑞山
薛莹莹
+3 位作者
陈畅明
向奕
王平
万浩
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1518-1524,共7页
提出了一种将格拉姆角场与深度残差卷积神经网络相结合的电子鼻气体识别算法,可以提高燃气中常见混合危险气体的识别准确度。通过对电子鼻的气体样本数据都进行格拉姆角场(Graham Angle Field,GAF)变换,使得上位机接收到的二维传感器响...
提出了一种将格拉姆角场与深度残差卷积神经网络相结合的电子鼻气体识别算法,可以提高燃气中常见混合危险气体的识别准确度。通过对电子鼻的气体样本数据都进行格拉姆角场(Graham Angle Field,GAF)变换,使得上位机接收到的二维传感器响应数据,经过升维后成为可以输入到卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中的三维数据形式,从而发挥了CNN特征提取能力强、模型收敛快和识别准确率高的优势。实验结果表明,该算法在干扰气体存在下的情况下,对CO和CH4的检测准确率分别达到93.04%和92.43%,通过与多种主流算法进行对比和分析,表明该算法具有抗干扰性高、检测准确率高的优点,为实际环境中干扰气体存在时的可燃气体高可靠性和特异性检测提供了一种具有良好应用前景的智能识别算法。
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关键词
电子鼻
气体识别
模式识别
卷积神经网络
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职称材料
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
2
作者
段言
王天星
+4 位作者
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1650-1658,共9页
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和...
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和对照小鼠的自发嗅觉神经活动,分析了神经信号在时域和频域上的分布差异,结果表明阿尔茨海默症小鼠嗅觉系统中存在异常的神经振荡。此外,提出了一种基于嗅觉神经信号的阿尔茨海默症分类识别与筛查方法。对嗅觉神经信号进行特征提取,利用多种机器学习模型实现了阿尔茨海默症的分类,其中ANN模型准确率最高,达到89.98%。实验结果表明,所研究的方法为AD疾病的筛查与诊断提供了一种新的技术手段。
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关键词
生物医学工程
阿尔茨海默症诊断
嗅觉神经信号
机器学习
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职称材料
题名
电子鼻的深度神经网络算法实现可燃气体检测的研究
被引量：
1
1
作者
房瑞山
薛莹莹
陈畅明
向奕
王平
万浩
机构
浙江
大学生
仪学院
生物
传感器国家专业
实验室
浙江大学生仪学院生物医学工程教育部重点实验室
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1518-1524,共7页
基金
国家重点研发计划课题项目(2021YFC3300303)。
文摘
提出了一种将格拉姆角场与深度残差卷积神经网络相结合的电子鼻气体识别算法,可以提高燃气中常见混合危险气体的识别准确度。通过对电子鼻的气体样本数据都进行格拉姆角场(Graham Angle Field,GAF)变换,使得上位机接收到的二维传感器响应数据,经过升维后成为可以输入到卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中的三维数据形式,从而发挥了CNN特征提取能力强、模型收敛快和识别准确率高的优势。实验结果表明,该算法在干扰气体存在下的情况下,对CO和CH4的检测准确率分别达到93.04%和92.43%,通过与多种主流算法进行对比和分析,表明该算法具有抗干扰性高、检测准确率高的优点,为实际环境中干扰气体存在时的可燃气体高可靠性和特异性检测提供了一种具有良好应用前景的智能识别算法。
关键词
电子鼻
气体识别
模式识别
卷积神经网络
Keywords
electronic nose
gas recognition
pattern recognition
convolutional neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
2
作者
段言
王天星
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
机构
浙江
大学生
仪学院
生物
传感器国家专业
实验室
浙江大学生仪学院生物医学工程教育部重点实验室
浙江
亿联康医疗科技有限公司
浙江
大学
医
学院
附属邵逸夫医院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期1650-1658,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62271443,32250008)
浙江省自然科学基金项目(LBY21H180001,LY21C100001)。
文摘
本文研究了一种基于脑机接口的嗅觉神经信号筛查阿尔茨海默症的方法。针对哺乳动物嗅觉系统的生理结构,设计开发了植入式柔性神经电极,将电极植入小鼠嗅觉系统,读取在体嗅觉神经信号。以阿尔茨海默症模型小鼠为研究对象,提取模型小鼠和对照小鼠的自发嗅觉神经活动,分析了神经信号在时域和频域上的分布差异,结果表明阿尔茨海默症小鼠嗅觉系统中存在异常的神经振荡。此外,提出了一种基于嗅觉神经信号的阿尔茨海默症分类识别与筛查方法。对嗅觉神经信号进行特征提取,利用多种机器学习模型实现了阿尔茨海默症的分类,其中ANN模型准确率最高,达到89.98%。实验结果表明,所研究的方法为AD疾病的筛查与诊断提供了一种新的技术手段。
关键词
生物医学工程
阿尔茨海默症诊断
嗅觉神经信号
机器学习
Keywords
biomedical engineering
Diagnosis of Alzheimer's disease
olfactory neural signal
machine learning
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R749.16 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子鼻的深度神经网络算法实现可燃气体检测的研究
房瑞山
薛莹莹
陈畅明
向奕
王平
万浩
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于脑机接口的嗅觉神经信号识别筛查阿尔茨海默症的研究
段言
王天星
袁群琛
石颖倩
胡燕婕
庄柳静
王平
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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已选择
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