AIOS - 2030 - Интеллектуальная обонятельная система

AIOS - 2030 - Интеллектуальная обонятельная системаСоздание нового поколения системы оценки восприятия запаха

Технология обонятельной системы искусственного интеллекта

Эта система представляет собой систему обоняния искусственного интеллекта лабораторного уровня, состоящую из трех частей:

Система предварительной обработки проб

Эта часть состоит из динамической системы обработки верхнего слоя, основная задача состоит в том, чтобы поместить образец в верхнюю бутылку, нагревать и извлекать ароматические вещества в криогенную ловушку, концентрировать образцы в обонятельную систему, конкретные технические параметры могут ссылаться на цветную страницу продукта, которая может собирать ароматические вещества уровня концентрации ppt, более полный сбор и ввод проб является важной частью системы обоняния искусственного интеллекта.

AIOS - 2030 - Интеллектуальная обонятельная системаА.

Этот компонент состоит из по меньшей мере 10 наборов сенсорных массивов, которые преобразуют информацию о запахе в электрические сигналы, обнаруживая взаимодействие молекул запаха с сенсорным материалом. Датчики включают: (1) ацетоноиды, (2) органические сульфидные азотные соединения, (3) толуол, альдегид, кетон и спирт, алкилированные ароматические соединения, (4) липидные углеводороды, галогенированные углеводороды, эфиры, эфиры, пиридины, фенолы и спирты, (5) спирты, кетоны, альдегиды и ароматические соединения (6) метилы и сульфид водорода, (7) фенолы, кетоны, ацетаты, циклогексан, хлорбензол, метамфетаминолы и эфиры (8), олефины и ароматические чувствительные соединения; Алфиновые углеводороды, олефины и водород, (9) алкильные углеводороды, окись углерода, альдегиды, спирты, оксиды азота, кетоны и альдегиды, (10) сульфиды, нитриды, карбиды, углеводороды и оксиды азота. Выбор датчика должен быть оптимизирован в соответствии с конкретными сценариями применения.

Кроме того, хорошая система вращения носовых газовых путей может лучше реагировать на все компоненты газа, инертная обработка уменьшает остатки и предотвращает перекрестное загрязнение.

Обонятельная нейронная сеть

Обонятельные нейронные сети отвечают за идентификацию и распознавание образов запаховых сигналов, генерируя данные обонятельного восприятия, которые обычно включают в себя следующие уровни:

Входный слой: получение многомерных данных от датчиков, таких как концентрация газа, температура, влажность и т.д.

Скрытый слой: извлечение запаховых характеристик с помощью многослойных сенсоров или сверточных нейронных сетей. Конструкция скрытого слоя должна учитывать глубину и ширину сети, чтобы сбалансировать вычислительную сложность и способность извлекать характеристики.

Выходной слой: получение результатов классификации запахов или прогнозов концентрации. Конструкция выходного слоя должна быть оптимизирована в соответствии с конкретными задачами, такими как многоклассифицированные задачи или задачи регрессии.

Качественные данные обучения являются ключом к производительности нейронных сетей. Носовая система генерирует цифровые сигналы, которые требуют предварительной обработки данных, то есть обработки исходных данных для снижения шума, нормализации и т. Д. Для повышения качества и согласованности данных. Затем данные маркируются вручную или автоматически, чтобы создать метки, необходимые для мониторинга обучения.

Идентификация образов - это процесс классификации запахов или прогнозирования их концентрации через нейронные сети. В настоящее время наша система искусственного интеллекта включает в себя четыре алгоритма распознавания образов:

1. ‌ Алгоритм KNN (K - Nearest Neighbors) - это основанная на примерах классификация контролируемого обучения, которая определяется большинством голосов путем расчета расстояния между подлежащими классификации образцами и ближайшими к ним K - образцами в данных обучения.

2. Поддержка векторных машин (Support Vector Machine, SVM) - это алгоритм двойной классификации, который контролирует обучение, основная идея которого заключается в том, чтобы найти лучшую гиперплоскость через большие интервалы классификации, подходящие для линейных и нелинейных разделенных данных и широко используемые в таких областях, как распознавание образов.

3. Случайные леса - это интегрированный алгоритм обучения, основанный на дереве принятия решений, который повышает точность и прочность модели, создавая несколько деревьев и объединяя их прогнозы, и широко используется для таких задач, как классификация, регрессия и выбор характеристик.

4. Gradient Boosting - это интегрированный алгоритм обучения, который оптимизирует производительность модели, обучая слабые обучающие устройства (обычно деревья решений) итерации и накапливая их прогнозы для задач регрессии и классификации.

Кроме того, образцы могут быть идентифицированы и оценены на основе новых алгоритмических моделей, необходимых для тестирования.

Наконец, для того, чтобы хорошо завершить обучение обонятельной системе, наша компания также имеет технические услуги « сопровождения бега» для обеспечения плавной реализации проектной системы, основная работа службы « сопровождения бега» заключается в том, чтобы помочь пользователям обучать обонятельную систему, искать лучшую комбинацию датчиков и оптимизировать в соответствии с потребностями проекта, выбирать для тестирования более поздних алгоритмов модели больших данных, слияния алгоритмов, повышения способности и стабильности рейтингов разрешения.