neironne_seti_i_neirokompjuter (1085713), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Таким образом, разработчики и пользователи приняли решение оприемлемости результатов и необходимости использования системы дляпредварительной сортировки конвертов.1.4. Искусственный нос1.4.1. Принцип действия искусственного носаСреди пяти чувств, чувство запаха наиболее загадочное.Человеческий нос стал объектом исследования ученых и инженеров,специализирующихся в области высоких технологий и пытающихся понять,как нос функционирует. Такой повышенный интерес к обонятельной системечеловека возник в связи с последними достижениями в областипроектирования электронного (искусственного) носа.В классическом понимании электронный нос представляет собоймультисенсорное цифровое устройство, предназначенное для анализасодержимого воздушной среды путем классификации запахов.
Несмотря нато, что электронный нос сегодня не способен заменить человеческуюобонятельную систему, сфера применения данной технологии достаточноширока.В производственных целях возможности обонятельной системычеловека широко используется во многих странах, например, для проверкиразличных продовольственных продуктов. Тренированный человеческийнос, детально изучив запахи продовольственных продуктов, таких,например, как зерно, сыр, вино, водка, рыба, способен в последствииопределять их качество и свежесть. Аналогичным образом «нюхачи»оценивают перспективность того или иного парфюмерного запаха,обнаруживают фальсифицированные духи и дезодоранты.
Запахи18PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comучитываются также и докторами при выявлении общих заболеваний: такиеболезни, как пневмония или диабет, вызывающие специфическое дыханиеили жидкие выделения с характерными запахами, могут быть замеченыквалифицированными врачами.Если искусственный интеллект электронного носа окажется способенклассифицировать запахи подобным образом, то тогда электронный нос смогбы справится с той же работой, причем гораздо лучшим образом.Проблема в том, что человеческая обонятельная система чрезвычайносубъективная: зачастую, разные люди по-разному реагируют на одни и те жезапахи.
Электронный нос решает эту проблему, наверняка устанавливая«стандарт» для каждого требуемого запаха, например строго определяязапах испорченного зерна.В настоящее время различные прототипы электронного носа ужешироко используются в промышленности. В частности, в агрокомплексеШвеции электронный нос применяется для независимого контроля качествазерна путем автоматической классификации проб зерна на кондиционное ииспорченное (достоверность – 90,0 %).Другие проблемно-ориентированные разновидности электронногоноса позволяют контролировать испарения вредных для здоровьяхимических, в т.ч.
аллергических, веществ.Привлекательность использования электронного носа в этих целяхзаключается в следующем:§ обнаружение тех или иных компонент носит объективный, а несубъективный характер;§ собственно процесс обнаружения токсичных веществ путем вдыханиявоздуха через нос может быть вреден;§ некоторые химические вещества и комбинации веществ, которыелегко обнаруживаются электронным носом, в традиционномпонимании могут не иметь запаха;§ электронный нос способен функционировать в местах, где не можетфункционировать человеческий, например, в условиях крайне высокихи низких температур, внутри тела человека, в масляных илибензиновых резервуарах, в сточных трубах, на космических спутникахи т.д.Для понимания принципа действия электронного носа, уточним, какимобразом возникает запах: иногда его создает какое-либо одно химическоевещество, но чаще – комбинация множества различных химическихкомпонент.
Так, например, запах кофе формируют сотни различныхмолекул. Электронный нос должен реагировать на определеннуюконцентрацию требуемых молекул и их комбинаций.Существуют два принципиально разных подхода к реализацииэлектронного носа:19PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com§ с использованием методов газовой хроматографии и массспектрометрии;§ с использованием нейросетевых методов и алгоритмов.Однако, применение методов хроматографии и масс-спектрометрии, вотличие от нейросетевых методов, не позволяет регистрировать запахи, алишь присутствие тех или иных отдельных химических компонент.Поэтому, хроматографы и масс-спектрометры могут называтьсяэлектронным носом лишь условно.Достоинства использования нейросетевого подхода следующие:1.
Применение нейросетевых методов позволяет отказаться отиспользования редких и дорогостоящих сенсоров. Используется,как правило, мультисенсорная комбинация («головка» илиматрица), состоящая из набора (от 5 до 15) слабоселективныхдоступных по цене химических сенсоров.2. Нейронные сети способны обнаруживать большее количествохимических компонент, чем количество сенсоров нейросетевойсистемы.3. Продолжительность измерений существенно короче.
Следуетотметить, что временные затраты меньше как на собственнорегистрацию, так и на этапы подготовки и обработки измерений.Говоря о недостатках использования нейросетевого подхода, можноупомянуть о необходимости предварительной настройки электронного носана требуемые запахи (подготовки базы данных «стандартов» запахов),выражающейся, в частности, в предварительном обучении нейронной сети.Далее,подэлектроннымносомбудемподразумеватьинтеллектуальные системы, реализованные на основе нейросетевых методов.1.4.2. Аппаратура искусственного носаЭлектронный нос состоит из двух основных функциональных частей(рис. 1.3): мультисенсорного измерительного модуля и интеллектуальногоцифрового блока.Содержание кислорода в воздушной среде изменяется из-заприсутствия в ней определенных химических веществ. Содержаниекислорода, в свою очередь, изменяет выходное напряжение сенсора, котороеизмеряется как разность между текущим значением и нормальным (илистандартным) уровнем.
Аналоговый сигнал затем преобразовывается АЦП вцифровой код, готовый для дальнейшей цифровой обработки.Измерительный модуль содержит аналоговый или цифровой препроцессорагрегирующий, а также усиливающий измерительный сигнал дляуменьшения шума и «повышения» чувствительности сенсора.Интеллектуальный цифровой блок (в частности ПК) регистрируетсигналы, поступившие от всех сенсоров, и формирует исследуемый вектор.20PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comРис. 1.3. Принцип действия искусственного носаНа этапе предварительной настройки электронного носапроизводится обучение нейронной сети путем установления «стандартов»для каждого требуемого запаха. Процесс обучения производится путемпредъявления нейронной сети представительских выборок, состоящих извходного и выходного вектора нейронной сети.
Роль входного вектораиграет исследуемый вектор, сформированный из результатов измерений.Размерность выходного вектора соответствует количеству запахов, которыеэлектронный нос должен распознать.На этапе тестирования определяется насколько нейронная сетькачественно обучилась, а электронный нос способен достовернораспознавать предъявляемые ему запахи.
Этапы предварительной настройкии тестирования, как правило, итерационные – если результатпредварительной настройки не устраивает потребителя, то осуществляютсянеобходимые изменения и настройка повторяется заново.1.4.3. Пример реализации искусственного носаРассмотрим в качестве примера один из зарубежных прототиповэлектронного носа (рис. 1.4).Данная система, реализованная в учебных целях, предназначена дляавтоматического определения запахов ряда изделий пищевой, бытовой иофисной химии, таких как ацетон, аммиак, изопропанол, белый «штрих» иуксус.Мультисенсорная «головка» сформирована из девяти недорогихгазовых сенсоров компании Figaro Co.
Ltd. (сенсор 1 – TGS 109; сенсоры 2 и3 – TGS 822; сенсор 4 – TGS 813; сенсор 5 – TGS 821; сенсор 6 – TGS 824;сенсор 7 – TGS 825; сенсор 8 – TGS 842; сенсор 9 – TGS 880), а такжедатчика влажности (сенсор 10 – NH-02) и двух датчиков температуры(сенсоры 11 и 12 – 5KD-5).21PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comДатчики влажности и температуры встроены в «головку» для контроляусловий проведения измерительных экспериментов, и их показания такжевключены в исследуемый вектор.Хотя каждый из газовых сенсоров изначально был задуман и созданкак моноселективный (т.е.
для реагирования на вполне конкретныйхимический компонент), каждый из них, в силу своей конструкции,реагирует на широкий ряд химических веществ.При этом, те или иные комбинации показаний всех сенсоров«головки» являются уникальными, и, следовательно, могут указывать наприсутствие самых разных химических веществ и их комбинаций.На этапе предварительной настройки нейронной сети предъявляютсяпоказания сенсоров (входной слой) и указываются химические вещества,которые этим показаниям соответствуют (выходной слой). Таким образом,на данных представительских выборках нейронная сеть обучаетсяобнаруживать предъявленные настройщиком химические вещества.Интеллектуальный цифровой блок данного прототипа реализован наоснове ПК (рис. 1.4).Для сравнения реализованы две разновидности нейронных сетей –стандартный многослойный персептрон со структурой: 11 – 6 – 6,обучаемый по алгоритму обратного распространения (рис.
1.5) и нечеткаяART-сеть.Рис. 1.4. Внешний вид прототипа искусственного носа22PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comРис. 1.5. Структура нейронной сети обратного распространения,используемой в искусственном носеТаблица 1.2. Параметры нейронных сетей, применяемых в искусственном носеНейронная сеть с алгоритмом обратного распространения1 Структура нейронной сети11 (вх. слой); 6 (внутр. слой); 11 (вых. слой)2 Активационная функцияСигмоидальная3 Скорость обучения0,104 Момент обучения0,905 Количество итераций1369Нечеткая ART-сеть1 Чувствительность обучения0,982 Чувствительность тестов0,803 Количество итераций323PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.comТаблица 1.3. Результаты тестирования искусственного носаКоличествообучающих парКоличествотестов16728 Нет2753Вероятность идентификации, %ПредъявляемоевеществоАлгоритмобратногораспространенияНечеткаяART-сеть96,496,422 Ацетон100,0100,06414 Аммиак100,0100,049328 Изопропанол92,9100,0550,066,7610625 Белый «штрих»100,096,077427 Аммиак и белый «штрих»100,092,686621 Уксус81,095,296826 Аммиак и уксус92,376,91010,00,092,993,46193 Аммиак и изопропанол2 Изопропанол и уксус196 В целомСледует отметить, что быстродействие электронного носаограничивается практически лишь временем отклика химических сенсоров,что соответствует единицам секунд.Для настройки и тестирования прототипа электронного носа былииспользованы пробы пяти из вышеперечисленных веществ: ацетон, аммиак,изопропанол, белый «штрих» и уксус.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
