AIOS-2030 Künstliche Intelligenz Geruchssystem

AIOS-2030 Künstliche Intelligenz GeruchssystemAufbau eines neuen Geruchserkennungssystems

Künstliche Intelligenz Geruchssystem Technologieeinführung

Das System ist ein geruchssystem mit künstlicher intelligenz auf laborebene und besteht aus drei teilen:

Probenbehandlungssystem

Dieser Abschnitt wird durch ein dynamisches Top-Empfangssystem, die Hauptaufgabe ist, die Probe in eine Top-Empfangsflasche zu setzen, die Geruchsstoffe in die Gefangenfalle zu heizen, nach der Konzentration in das Geruchssystem zu extrahieren, können spezifische technische Parameter auf die Produktfarbseite verweisen, das System kann die Geruchsstoffe auf ppt-Konzentrationsebene sammeln, eine umfassendere Sammlung und Probenaufnahme ist ein wichtiger Teil des KI-Geruchssystems.

AIOS-2030 Künstliche Intelligenz Geruchssystem：

Dieser Abschnitt besteht aus mindestens zehn Gruppen von Sensoren, die Geruchsnasenhöhlen aufweisen, die Geruchsinformationen in elektrische Signale umwandeln, indem sie die Wechselwirkungen von Geruchsmolekulen mit Sensormaterialien erkennen. Die Sensoren umfassen: (1) Acetone, (2) organische Sulfidstickstoffverbindungen, (3) Torphen, Aldehyd, Ketone und Alkohole, Alkylaromatische Verbindungen, (4) Fettkohlenholenwasserstoffe, Halogenkohlenwasserstoffe, Ether, Ester, Pyridine, Phenole und Alkohole, (5) Alkohole, Ketone, Aldehyde und aromatische Verbindungen, (6) Methan und Wasserstoffsulfid, (7) Phenole, Ketone, Ethylester, Cyclohexon, Chlorbenzen, Torphen und Ether, (8) Alkane, Olefine und aromatische Verbindungen empfindlich; Alkane, Alkane und Wasserstoff, (9) Alkane, Kohlenmonoxid, Olen, Alkohol, Stickoxide, Ketone und Aldehyde, (10) Schwefelstoffe, Stickerstoffe, Carbide, Kohlenwasserstoffe und Stickoxide. Die Auswahl der Sensoren muss je nach Anwendungsszenario optimiert werden.

Darüber hinaus kann ein gutes nasales Rotationssystem besser auf alle Gaskomponenten reagieren, die Inertisierung reduziert die Rückstände und vermeidet Kreuzverschmutzung.

Neurales Geruchsnetzwerk

Geruchsneuronale Netzwerke, die für die Extraktion von Merkmalen und die Erkennung von Mustern von Geruchssignalen verantwortlich sind, generieren Daten zur Geruchsernehmung und umfassen in der Regel folgende Ebenen:

Eingangsschicht: Empfang mehrdimensionaler Daten von Sensoren wie Gaskonzentration, Temperatur, Feuchtigkeit usw.

Versteckte Schichten: Extrahieren Sie Geruchsmerkmale über mehrschichtige Sensoren oder konvolutive neuronale Netzwerke. Das Design der versteckten Schichten erfordert die Tiefe und Breite des Netzwerks, um die Komplexität der Rechnung und die Fähigkeit zur Extraktion von Merkmalen auszugleichen.

Ausgangsschicht: Generiert Geruchsklassifikationen oder Konzentrationsprognosen. Das Design der Ausgabeschicht muss auf spezifische Aufgaben, wie z. B. mehrkategorische oder regressive Aufgaben, optimiert werden.

Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind der Schlüssel zur Leistung von neuronalen Netzwerken. Das Nasensystem erzeugt digitale Signale, die eine Datenvorverarbeitung erfordern, d. h. eine Rauschereduktion, Normalisierung und andere Verarbeitung der Rohdaten, um die Qualität und Konsistenz der Daten zu verbessern. Dann kennzeichnen Sie die Geruchsdaten manuell oder automatisch, um die Etiketten zu generieren, die für das überwachte Lernen erforderlich sind.

Mustererkennung ist der Prozess, bei dem Gerüche durch neuronale Netzwerke klassifiziert oder konzentrationsvorhergesagt werden. Das KI-Geruchssystem unseres Unternehmens integriert derzeit vier Mustererkennungsalgorithmen:

1. Der KNN-Algorithmus (K-Nearest Neighbors) ist eine instanzbasierte Methode zur Klassifizierung mit überwachtem Lernen, bei der die Zuordnung einer zu klassifizierenden Probe mit der Mehrheit der Abstände zu den K-Proben in den Trainingsdaten berechnet wird.

2. Support Vector Machine (SVM) ist ein Algorithmus für das überwachte Lernen von Binarien, dessen Kerngedenken darin besteht, durch große Klassifizierungsintervalle eine bessere Hyperebene zu finden, die für lineare und nicht-lineare teilbare Daten geeignet ist und in Bereichen wie der Mustererkennung weit verbreitet ist.

3. Random Forest ist ein integrierter Lernalgorithmus, der auf Entscheidungsbaumen basiert und die Genauigkeit und Robustheit von Modellen verbessert, indem mehrere Bäume erstellt und ihre Prognoseergebnisse kombiniert werden.

4. Gradient Boosting ist ein integrierter Lernalgorithmus, der die Modellleistung für Regressions- und Klassifizierungsaufgaben optimiert, indem er schwache Lerner (in der Regel Entscheidungsbaume) iterativ trainiert und ihre Vorhersagen kumuliert.

Es ist auch möglich, neue Algorithmusmodelle einzuführen, um Proben nach den Testbedürfnissen zu identifizieren.

Schließlich, um die Ausbildung des Geruchssystems gut abzuschließen, hat unser Unternehmen auch "Begleiten" technischen Service, um die reibungslose Umsetzung des Projektsystems zu gewährleisten, "Begleiten" Service ist die Hauptaufgabe, den Benutzern bei der Ausbildung des Geruchssystems zu helfen, eine bessere Sensorkombination und Optimierung nach den Projektanforderungen zu suchen, den Algorithmus des Big Data-Modells zu testen, die Algorithmusfusion, die Fähigkeit und Stabilität der Auflösungsbewertung zu verbessern.