利用化学气味传感器检测木材物种,应用L1正则化和高斯混合模型

IF 0.3 Q3 SOCIAL SCIENCES, INTERDISCIPLINARY Logos Ciencia & Tecnologia Pub Date : 2022-12-08 DOI:10.22335/rlct.v15i1.1642
Naren Arley Mantilla Ramírez, Iván Darío Porras Gómez, Alexander Sepúlveda Sepúlveda
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摘要

确定木材物种有助于打击被禁止物种的贩运。一种方法是通过气味。本文提出了一种方法,旨在通过与电子鼻产生的挥发性化合物的相互作用,从先前切割和储存的木材中检测木材物种。该设备通过线性正则化和概率模型处理化学传感器阵列的响应,方法类似于生物识别系统。特别是提交的方法,包括一个阶段,关于交付的信号参数估计微软根据传感器,其次是一个阶段,通过正规化变量选择升1,最后使用的混合物Gaussianas模型[GMMs]随机建模的流程。结果表明,在4种木材物种的检测中,平均EER表现为17.5%;对于sapan的特殊情况,EER为12%。综上所述,考虑到目前的实验是在更接近现实的条件下进行的,这种生物识别方法与以前的工作相比取得了良好的结果。
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Detección de especies maderables mediante sensores químicos de olor, aplicando regularización L1 y modelos de mezclas gaussianas
La identificación de las especies maderables ayuda a combatir el tráfico de especies prohibidas. Una forma de realizarla es mediante su olor. En el presente trabajo se muestra un método que tiene por objetivo la detección de especies maderables a partir de trozos previamente cortados y almacenados, mediante la interacción de los compuestos volátiles que estos emanan con una nariz electrónica. El presente dispositivo procesa la respuesta del arreglo de sensores químicos a través de la regularización lineal y modelos probabilísticos con un enfoque similar al usado en sistemas biométricos. En particular, el método presentado incluye una etapa de estimación de parámetros heurísticos sobre las señales entregadas por el arreglo de sensores, seguido de una etapa de selección de variables por medio de regularización L1, para finalmente utilizar modelos de mezclas Gaussianas [GMMs] en el proceso de modelado probabilístico. A modo de resultado, se obtiene un EER promedio de 17.5 % en desempeño en la detección de cuatro especies maderables; y, para el caso particular del Sapán, un EER de 12 % como resultado. En conclusión, este enfoque biométrico da buenos resultados respecto a trabajos anteriores, teniendo en cuenta que en el presente los experimentos se realizan en condiciones más cercanas a la realidad.
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