Исследование методов обработки данных системы искусственного обоняния

Современные системы «Электронный нос», благодаря развитию физики и инженерии, способны обнаруживать и идентифицировать широкий круг органических соединений. Рассмотрены основные вида сенсоров, примеры отечественных и зарубежных систем «Электронный нос» и их основные приложения. Сделан обзор литературы, посвященной предварительной обработке и анализу данных разных видов датчиков и для различных практических задач. Исследована возможность создания системы анализа данных для «МАГ-8» на примере задачи распознавания паров токсичных органических соединений в пробах детских игрушек. Проведен анализ матриц откликов пьезокварцевых резонаторов, сформирован массив тренировочных данных (40, 8, 121) и новые данные (75, 8, 121). Получен сравнительный анализ методов предварительной обработки и извлечения признаков, исследована возможность генерации искусственных матриц, сравнивается ряд алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей в задаче multiclass-multilabel классификации. Проведено сравнение с эталонными результатами, полученными авторами-разработчиками устройства с помощью графического метода (радар-диаграмм максимальных изменений частот колебаний пьезокварцевых резонаторов). Сделан вывод о том, что сильная несбалансированность обучающего множества, а также его малый объем, не позволяют получить результаты, сравнимые по качеству с графическим методом.