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2008年11月 第53卷 第22期

技術、電子技術和模式識別技術等工程手段緊密結合研制成的新穎仿生檢測儀器. 通常, 樣品揮發(fā)的氣味與陣列中多個氣敏傳感器反應, 將化學信號轉(zhuǎn)換成電信號,

歸一化等預處理過程, 獲取并增強該樣品所對應的綜合指紋信息, 再從中提取合適的特征輸入到特定的模式識別算法, 最終完成對樣品的定性或定量辨識[4](圖2). 與生物嗅覺的結構和功能相比較, 電子鼻氣室內(nèi)的氣敏傳感器陣列相當于鼻腔上的嗅上皮, 具有交叉敏感的化學傳感器則相當于對多種氣味分子敏感的嗅神經(jīng)元, 其作用都將氣味的化學信息轉(zhuǎn)換為電信息; 預處理的功能類似于嗅球內(nèi)信號的整合與增強; 模式識別原理, 特別是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)方法, 則一定程度上模擬了大腦皮層信息編碼、處理和存儲等過程[14].

氣敏傳感器陣列實現(xiàn)了氣味信息從樣品空間到測量空間的轉(zhuǎn)換, 是電子鼻信息處理的關鍵環(huán)節(jié). 不同傳感原理和制作工藝的氣敏傳感器豐富了電子鼻對氣味信息的獲取途徑, 常用的有金屬氧化物半導體(MOS), 石英晶體微天平(QCM)、導電聚合物(CP)、 聲表面波(SAW)等[5]. 構建陣列的傳感器除了應該滿足響應快且可逆、重復性好, 靈敏度高等條件, 還必須對各種氣味廣譜敏感(弱選擇性), 并且陣列中各傳感器對同種氣味要交叉敏感, 以保證從有限數(shù)量的傳感器中獲取更多的氣味信息[15]. 通常, 從傳感器陣列中獲取的原始信號數(shù)據(jù)量很大, 需要先對其進行特征提取, 將模式從較高維的測量空間變換到較低

維的特征空間, 而模式識別過程則是將特征空間劃分為分類空間的過程, 它是電子鼻智能化的核心單元(圖2). 開發(fā)性能優(yōu)良的氣敏傳感器構建陣列與設計強大的信息處理算法在電子鼻實現(xiàn)氣味識別中是相輔相成、缺一不可的. 目前各種各樣的模式識別算法被引入電子鼻領域, 包括參數(shù)化的多元統(tǒng)計方法, 如圖3所示, 它們各有優(yōu)缺點, 很難找到最佳方法. 因此如何設計或改進模式識別算法使之適合處理相應傳感器陣列信息一直是電子鼻研究者的重要工作之一. Shaffer等人[16]為適合電子鼻中使用的模式識別算法提出了5

個評價標準, 包括識別率、運算速度、訓練難易度、內(nèi)存容量和抗干擾能力.

多元統(tǒng)計方法是基于陣列信號的分布能用概率密度函數(shù)描述的假設, 來尋求氣味輸入和類別輸出之間的內(nèi)在數(shù)學程式關系[4]. 這些方法數(shù)學結構清晰、處 理過程透明, 且容易實現(xiàn), 因此在目前商業(yè)化產(chǎn)品 中使用廣泛, 例如Alpha MOS公司1)的FOX4000、Technobiochip公司2)的LibraNose和AIRSENSE Ana- lytics公司3)的PEN3電子鼻均內(nèi)置PCA和PLS等多種多元統(tǒng)計算法. 但這些多元統(tǒng)計方法通常缺乏自學習能力, 一般用于可視化和數(shù)據(jù)預處理等輔助分析過程. 另外, 傳感器陣列信號在本質(zhì)上是非線性的, 無法用簡單的變換完全消除, 而且樣本之間變異極小不能建立有效的統(tǒng)計模型, 導致這種線性方法在電子鼻信息處理中缺乏魯棒性[17].

. 神經(jīng)

圖2 電子鼻信息處理過程

1) 2) 3)

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