嗅觉智能感知理论与应用

科技成果来源：重庆科技成果库;
地区：重庆
成果名称：嗅觉智能感知理论与应用
成果完成单位：重庆大学;
成果完成人：张磊;田逢春;霍丹群;周喜川;
成果类型：应用技术
技术领域：通用仪器仪表制造
成果简介： 机器嗅觉感知是人工智能的重要研究领域，在环境监测、医疗诊断、食品质量控制、公共安全等国家核心领域具有广泛应用。国家安全和人们生命健康，对嗅觉智能探测能力的要求大幅提升。因此，该项目在国家基金委、重庆市的支持下，取得了以下创新成果： 1.针对嗅觉传感器的感知信号周期漂移与扰动问题，提出了基于多任务迁移学习的跨时空信号识别模型，解决了传感器漂移问题；揭示了传感器件之间的多线性关系，提出了嗅觉器件的仿射对齐模型，解决了嗅觉感知信号的非唯一性问题，同类传感器信号之间的差异在5％以内。该成果为代表论文1和3，他引147次，其中论文1入选ESI高被引论文。 2.针对机器嗅觉的精细化定量定性感知问题，提出了生物启发式和进化的神经网络预测模型和判别式算法，攻克了单个多输入多输出的多层感知器算法的泛化问题，揭示了神经网络与生物嗅觉之间的结构关联性，显著提升了感知精度；提出了嗅觉样本不均衡下的误差成本敏感自动进化学习方法，取得了98％的气味识别率。该成果为代表论文2，4和5，他引153次，其中论文5入选ESI高被引论文。 3.提出了简单且有效的交叉响应嗅觉传感器阵列，该成果首次通过化学传感器的比色图像阵列提取分析物的指纹特征，包括有害气体和不同地区的绿茶指纹特征，利用聚类算法对指纹特征进行分析可达到100％的识别率；首次提出超灵敏且选择性较高的非酶促葡萄糖传感器，可对人体血清中的葡萄糖浓度自动检测，取得了99％的正确度。该成果为代表论文6，7和8，他引249次。 该项目发表论文150余篇，引用3000余次。其中，20篇主要论著发表在Biosensors &Bioelectronics(IF：9.518)、Sensors & Actuators B(IF：6.393)、IEEE Trans.Neural Networks and Learning Systems(IF：11.683)，SCI他引748次，Googlescholar他引963次，单篇最高他引167次，ESI高被引论文3篇，机器嗅觉英文专著1部。该项目成果获得重庆市环境科学研究院、中国联通等11家单位的应用，被评为重庆市重点新产品。得到中国工程院院士吴澄，欧洲科学院院士Lothar Thiele，美国国家工程院院士、中国工程院外籍院士Ching-Ping Wong，美国科学促进会院士、ACS诺贝尔签名奖获得者Kenneth S.Suslick的高度评价。
成果登记/完成年份：2019年
以上信息来自国家科技成果公共数据库，科技成果所有人非我平台所有。如信息有误请联系我方更正！