机器嗅觉系统气味识别算法

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1、万方数据第19卷第6期2006年12月传感技术学报CHⅡ铘ESEJC^HtNAI．0FSENSORSANDACllIAl’ORSV01．19No．6Dec．2006odourReco印itionAlgorithmsforMachineolfacti伽System+LJUHo咒g—zi“‘，LU-0D矿砌以，ZHANGZ旷yo，zg(Sf^Dozo，h，0r7m￡io前函gi揪一前g，G懈订gDong砺i口．o，n娩，G蚍站g孙D“510643，吼i舰)AbStr舵t：Thedevelopingprocessofmachineolfa

2、ctionisreviewed．Thesignalmodelofsensorarraysasso—ciatedwithspecificodorclassesispresentedbasedonhumanchemosensoryperceptionprincipleofolfactioncells．Themultivariatepatternanalysistechniquesappliedtomachineolfactionsystemareintroduced．Thestatisticalpatternanalysis(1inea

3、randnonlinear)andintelligentpatternanalysis(artificialneuralnetworksandothers)aredescribed．Itisconstructiveformachineolfactionsystemtoputintopractice．1墨

4、t孑words：machine01faction；sensorarrays；patternanalysis；recognitionalgorithmsEEACC：7230J机器嗅觉系统气味识别算法*刘红秀”，骆德汉，张泽勇(广东工业

5、大学信息工程学院，广州510643)摘要：简单介绍机器嗅觉的发展概况，依据人鼻内嗅觉感受器细胞的嗅感原理提出气敏传感器阵列的信号模型；概括分析机器嗅觉的多变量模式分析技术，从其气味识别算法的角度，重点介绍统计模式分析(线性和非线性)和智能模式分析(人工神经网络和其它)的基本方法，对机器嗅觉系统的实现具有一定的指导意义．关键词：机器嗅觉；阵列传感器；模式分析；识别算法中图分类号：TP212．3文献标识码：A文章编号：1004-1699(2006)06-2518-05机器嗅觉系统是模仿生物嗅觉系统的一种电子装置，它由数个具有交叉灵敏度的

6、气体传感器组合成传感器阵列，并结合模式识别技术构成气体识别系统，即机器嗅觉系统．1964年，Wildens和Hat—man提出对嗅觉过程的电子模拟，成为有关机器嗅觉系统的最早报道．1994年，英国warwick大学J．Gardner和southampton大学的Bartlett首次使用“电子鼻”(机器嗅觉系统的一个分支)这一术语并给出了目前广为接受的定义．近年来，机器嗅觉的研究受到国内外科学家的重视并获得较快的发展，气味识别算法是其研究的重点之一，它在机器嗅觉系统的功能实现中起着关键作用．本文就目前机器嗅觉系统常用的气味识别算法进行

7、概括性介绍，对机器嗅觉系统的实现具有一定的指导意义．1机器嗅觉的信号模式人的鼻子是识别气体能力很强的智能型传感系统．人的嗅觉形成过程大致分为三个层次：嗅上皮——嗅球及嗅神经——大脑．机器嗅觉系统是仿真人的嗅觉系统来构造的，其工作过程与人的嗅觉形成过程相似，相应地由三部分组成，即：气敏传感器阵列——信号调理电路——微处理器及模式识别．在机器嗅觉系统中，气敏传感器阵列，是模拟人鼻内的嗅觉感受器细胞，测量时用于感受气味信息；信号调理电路对传感器阵列输出的信息进行处理，收稿日期：2005—11—21基金项目：广东工业大学科研启动基金和广东省

8、自然科学基金资助(05001836)作者简介：刘红秀(1973一)，女，讲师，在读硕士研究生，主要研究方向为信息获取与信息处理系统，liuhong】(iul23@126．com；骆德汉(1958一)，男，教授，主要研究方向是仿生物传感、机器嗅／味觉，dehanluo@gdut．edu．cn；张泽勇(1982一)，男，在读硕士研究生，主要研究方向为信息获取与信息处理系统．万方数据第6期刘红秀，骆德汉等：机器嗅觉系统气味识别算法2519得到多维有用的响应信号；微处理器利用气味识别算法对多维数据进行分析处理，并通过模式识别算法得出被测气体

9、的定性或定量分析结果．传感器阵列依据其交叉敏感的特点，其信号模型可作如下描述∞3

10、．假设被测介质中共有m种成分，气体传感器阵列的维数为挖，则有：①传感器的响应r和灵敏度s与被测介质的被测参数M的函数关系[5]为：r一厂(蚴“蚴一等(1