产品介绍
——构建新一代嗅觉感知鉴别评价体系
聚芯追风的人工智能嗅觉系统技术介绍
本系统是实验室级别的人工智能嗅觉系统，有三部分组成：
样品前处理进样系统
本部分是由动态顶空处理系统，主要工作是将样品置入顶空瓶中，加热提取气味物质到低温捕集阱中，浓缩后进样到嗅觉系统中，具体技术参数可参考产品彩页，该系统能收集ppt浓度级别的气味物质，更全面的收集并进样是人工智能嗅觉系统的重要一环。
嗅觉感应系统
本部分是由至少10组传感器阵列组成嗅觉鼻腔，嗅觉传感器通过检测气味分子与传感器材料的相互作用，将气味信息转化为电信号。传感器包括：（1）丙酮类、（2）有机硫化物氮化合物、（3）甲苯、醛、酮和醇、烷基芳香族化合物、（4）脂肪族烃、卤代烃、醚、酯、吡啶、酚和醇、（5）醇、酮、醛和芳香族化合物（6）甲烷和硫化氢、（7）酚、酮、乙酸乙酯、环己酮、氯苯、甲苯和醚（8）烷烃、烯烃和芳香族化合物敏感；烷烃、烯烃和氢、（9）烷烃、一氧化碳、烯醛、醇、氮氧化物、酮和醛、（10）硫化物、氮化物、碳化物、烃类和氮氧化物。传感器的选型需要根据具体应用场景进行优化。
另外良好的鼻腔气路回转体系能更好地对所有气体组分做出响应，惰性化处理降低残留，避免交叉污染。
嗅觉神经网络
嗅觉神经网络负责对气味信号进行特征提取和模式识别，生成嗅觉感知数据，嗅觉神经网络通常包括以下层次：
输入层：接收来自传感器的多维数据，如气体浓度、温度、湿度等
隐藏层：通过多层感知器或卷积神经网络提取气味特征。隐藏层的设计需要考虑网络的深度和宽度，以平衡计算复杂度和特征提取能力。
输出层：生成气味分类或浓度预测结果。输出层的设计需要根据具体任务进行优化，如多分类任务或回归任务。
高质量的训练数据是神经网络性能的关键。鼻腔系统产生数字信号需要进行数据预处理即对原始数据进行降噪、归一化等处理，以提高数据的质量和一致性。然后做数据标注即对气味数据进行人工或自动标注，以生成监督学习所需的标签。
模式识别是通过神经网络对气味进行分类或浓度预测的过程。我公司的人工智能嗅觉系统目前集成了4个模式识别算法：
- KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的监督学习分类方法，通过计算待分类样本与训练数据中最近邻的K个样本的距离，以多数表决原则确定其类别归属。
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习的二分类算法，其核心思想是通过最大化分类间隔找到最优超平面，适用于线性可分和非线性可分数据，广泛应用于模式识别等领域。
- 随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性，广泛应用于分类、回归和特征选择等任务。
- Gradient Boosting是一种集成学习算法，通过迭代训练弱学习器（通常是决策树）并累加其预测结果来优化模型性能，适用于回归和分类任务。
也可以根据测试需要引进新的算法模型对样品进行鉴别评价。
最后，为了很好的完成嗅觉系统的训练，我公司也有“陪跑”技术服务以保证项目系统的顺利实施，“陪跑”服务主要工作是协助用户训练嗅觉系统，根据项目需求寻求更好的感应器组合并优化，选择测试更时候的大数据模型算法，算法融合，提升分辨评级的能力和稳定性。
AIOS-2030
人工智能嗅觉系统
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