半导体气体传感器阵列与SOM神经网络构建的人工嗅觉系统

"机器人人工嗅觉系统设计 (2004年)，庄哲民，黄惟一，汕头大学，东南大学，半导体气体传感器，交叉敏特性，气体传感器阵列，神经网络，自组织神经网络(SOM)，人工嗅觉系统，定性识别，选择性" 这篇论文详细探讨了如何构建一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统，该系统基于半导体气体传感器的交叉敏特性和神经网络技术。在这个系统中，气体传感器阵列是核心组成部分，它能检测多种气体并提供多维特征信息。由于单一的气体传感器可能无法实现高精度的气体识别，研究者利用了传感器之间的交叉敏性，即不同传感器对同一种气体有不同程度的响应，这增加了系统的识别能力。 自组织神经网络（SOM）在这一过程中起到了关键作用。SOM是一种无监督学习算法，能够将高维数据映射到一个低维空间，通常是二维平面。在这个案例中，SOM被用来处理气体传感器阵列产生的复杂数据，将多维特征信息有效地转化为可理解和分类的形式。通过训练，SOM网络可以学习到不同气体的特征模式，并在二维平面上形成独特的映射点，以此实现气体的定性识别和分类。 实验结果显示，这种半导体阵列人工嗅觉系统提高了气体传感器的选择性，意味着系统能够更准确地区分不同的气体。同时，使用SOM神经网络构建的人工嗅觉识别模型在实践中证明是有效的，这为机器人在环境监测、危险气体检测等领域提供了新的可能性。 关键词如“气体传感器阵列”强调了硬件组件的重要性，“自组织特征映射”突出了SOM在网络中的作用，“神经网络”和“人工嗅觉”则反映了这种方法的智能化和模仿生物嗅觉的特性。此研究对理解和开发更先进的机器人感知系统具有重要的理论和实践价值，特别是在化学传感和环境探测应用中。