Measurement of Odor Intensity by an Electronic Nose
Notice bibliographique
Résumé
The possibility of using electronic noses (ENs) to measure odor intensity was investigated in this study. Two commercially available ENs, an Aromascan A32S with conducting polymer sensors and an Alpha M.O.S. Fox 3000 with metal oxide sensors, as well as an experimental EN made of Taguchi-type tin oxide sensors, were used in the experiments. Odor intensity measurement by sensory analysis and EN sensor response were obtained for samples of odorous compounds (n-butanol, CH3COCH3, and C2H5SH) and for binary mixtures of odorous compounds (n-butanol and CH3COCH3). Linear regression analysis and artificial neural networks (ANN) were used to establish a relationship between odor intensity and EN sensor responses. The results, suggest that large differences in sensor response to samples of equivalent odor intensity exist and that sensitivity to odorous compounds varies according to the type of sensors. A linear relationship between odor intensity and averaged sensor response was found to be appropriate for the EN based on conducting polymer sensors with a correlation coefficient (r) of 0.94 between calculated and measured odor intensity. However, the linear regression approach was shown to be inadequate for both ENs, which included metal oxide-type sensors. Very strong correlation (r = 0.99) between measured odor intensity and calculated odor intensity using the ANN developed were obtained for both commercial ENs. A weaker correlation (r = 0.84) was found for the experimental instrument, suggesting an insufficient number of sensors and/or not enough diversity in sensor responses. The results demonstrated the ability of ENs to measure odor intensity associated with simple mixtures of odorous compounds and suggest that ANN are appropriate to model the relationship between odor intensity measurement and EN sensor response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».