時(shí)間:2008-05-15 09:42:00來源:zhangting

圖2 氣體收集裝置的結(jié)構(gòu)圖[/align]
圖2中箭頭表示清洗氣和呼吸氣體的流動(dòng)方向。整個(gè)氣體收集裝置經(jīng)過氣體清洗后,通過吹氣口將測試者的呼吸氣體呼入。經(jīng)過一系列的水分和無關(guān)氣體的清除后,通過流量計(jì)控制氣體的流速和微處理器的定時(shí)采集,再經(jīng)過加熱器除去非活性氣體。
2.3 氣體傳感器陣列的選取和優(yōu)化設(shè)計(jì)
在該電子鼻系統(tǒng)中,氣體傳感器陣列是關(guān)鍵因素。影響氣敏傳感器性能的主要因素有材料及成模技術(shù)、應(yīng)用溶凝膠技術(shù)制備敏感模、工作狀態(tài)及工作環(huán)境等。此外,還要考慮初始過程響應(yīng)和氧分壓對氣敏傳感器特性的影響。
氣體傳感器陣列的性能直接決定了系統(tǒng)的識(shí)別能力、識(shí)別范圍、使用壽命等,因而如何構(gòu)成陣列以提高電子鼻系統(tǒng)的性能成為重要的研究課題。傳感器陣列的參數(shù)選擇主要是:陣列規(guī)模、傳感器類型及其選擇性、穩(wěn)定性、噪聲水平以及熱敏特性等。
電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列可以是單片集成陣列,也可以由多個(gè)分立元件構(gòu)成。當(dāng)使用的陣列單元較多時(shí),單片集成的陣列顯示出尺寸小、功耗低的優(yōu)點(diǎn);另一方面,分立器件的性能也在不斷得到提高。不論采用哪種陣列,陣列的規(guī)模和尺寸都非常重要。適當(dāng)增加陣列單元數(shù)目,會(huì)得到更好的系統(tǒng)識(shí)別能力,但有時(shí)陣列單元的增加并不能改善系統(tǒng)的識(shí)別效果,并且較大規(guī)模的陣列,其功耗也較大,單元之間的熱干擾也比較嚴(yán)重,這將增加系統(tǒng)集成的難度。構(gòu)成陣列時(shí),還要考慮陣列各單元的選擇性。如果各單元對于特定氣體具有較好的選擇性,則陣列對這些氣體及其混合氣體的識(shí)別能力就比較強(qiáng),但其能夠識(shí)別的氣體種類就會(huì)減少,對于更多成分的復(fù)雜混合氣體的識(shí)別能力就比較弱。在構(gòu)造傳感器陣列時(shí)可以采用選擇性不強(qiáng)、具有較寬的響應(yīng)范圍的傳感器件,通過模式識(shí)別技術(shù)提升系統(tǒng)選擇性和精度,同時(shí)針對不同的識(shí)別對象,加入個(gè)別選擇性較好的單元,以簡化陣列。在陣列單元選擇方面,有采用測試結(jié)果的正態(tài)分布特性、相對標(biāo)準(zhǔn)方差分析、相關(guān)系數(shù)分析等方法。本系統(tǒng)中,交叉響應(yīng)特性、陣列穩(wěn)定性是傳感器陣列單元選擇的主要目標(biāo)。
2.4 模式識(shí)別技術(shù)的選擇
利用陣列中氣體傳感器的交叉選擇性對被測介質(zhì)形成高維響應(yīng)模式,結(jié)合模式識(shí)別技術(shù),可以對單一氣體進(jìn)行定性分析或確定混合氣體中的特定分量。氣體傳感器的響應(yīng)通常具有較強(qiáng)的非線性,所以常規(guī)的模式識(shí)別方法,如主成分分析法、偏最小二乘回歸法、歐幾里德聚類分析法等受到限制(大多數(shù)常規(guī)分類法是線性方法,假設(shè)響應(yīng)向量位于歐幾里德空間,被測對象的濃度與傳感器的響應(yīng)呈線性關(guān)系。只有當(dāng)氣體和氣味的濃度很低時(shí),情況才如此)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理非線性數(shù)據(jù),能夠容忍傳感器的漂移和噪聲,魯棒性好,預(yù)報(bào)正確率也比常規(guī)方法高。
由于傳感器的響應(yīng)值與所測氣體成分之間的關(guān)系非常復(fù)雜,很難用明確的數(shù)學(xué)關(guān)系表達(dá),因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立傳感器陣列響應(yīng)信號(hào)與測量氣體之間的映射關(guān)系。徑向基函數(shù)RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定程度上可克服局部最小和效率低等問題,在函數(shù)逼近方面與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比有著明顯的優(yōu)勢。綜合以上分析,本系統(tǒng)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別方法。圖3是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
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圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[/align]
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、中間層(隱層) 和輸出層組成。在此, 輸入層僅對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行傳遞,而不進(jìn)行任何變換。隱層神經(jīng)元的核函數(shù)(或稱作用函數(shù))取為高斯函數(shù),對輸入信息進(jìn)行空間映射變換。輸出層神經(jīng)元的作用函數(shù)為Sigmoid函數(shù),對隱層神經(jīng)元輸出的信息進(jìn)行線性加權(quán)后輸出,作為網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果。采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以確定網(wǎng)絡(luò)的中心、寬度和調(diào)節(jié)權(quán)重。從測試樣本中,隨機(jī)抽取80個(gè)樣本中的60個(gè)為訓(xùn)練集,其余20個(gè)為測試集,在不同的溫度和濕度條件下,分別做三次實(shí)驗(yàn)。
網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)動(dòng)量因子α=0.09,學(xué)習(xí)因子η=10.12,最大訓(xùn)練次數(shù)為20 000次,目標(biāo)誤差為0.01,訓(xùn)練時(shí)間約3min,網(wǎng)絡(luò)達(dá)到目標(biāo)誤差要求。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對樣本進(jìn)行測試,結(jié)果如表1所示。對于三次實(shí)驗(yàn),正確的判別結(jié)果達(dá)到了90%以上。這樣的結(jié)果是令人滿意的,說明本應(yīng)用可以及早發(fā)現(xiàn)肺癌患者。
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表1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別正確率[/align]
本文建立了一套能快速準(zhǔn)確地診斷肺癌的電子鼻系統(tǒng)。該電子鼻系統(tǒng)由傳感器陣列組成。在數(shù)據(jù)處理中,對所得的傳感器數(shù)據(jù)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式識(shí)別處理,選取不同的溫度和濕度條件,進(jìn)行了三次實(shí)驗(yàn)。整個(gè)測試過程除了樣本放入時(shí)需要頂空氣體穩(wěn)定2 min左右和采集傳感器與樣本氣體反應(yīng)數(shù)據(jù)需要2 min左右外,其他數(shù)據(jù)處理幾乎不到半分鐘,因此測試一個(gè)樣本的時(shí)間不超過5 min。但由于所研制的電子鼻還處于實(shí)驗(yàn)室階段,仍有許多需要進(jìn)一步研究的問題,如在裝置上,如何改進(jìn)現(xiàn)有裝置、優(yōu)化傳感器陣列;在數(shù)據(jù)處理方面,特征值的提取、模式識(shí)別算法的改進(jìn)等。
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