Identification of food spoilage in the smart home based on neural and fuzzy processing of odour sensor responses
Notice bibliographique
Résumé
Adopting the use of real-time odour monitoring in the smart home has the potential to alert the occupant of unsafe or unsanitary conditions. In this paper, we measured (with a commercial metal-oxide sensor-based electronic nose) the odours of five household foods that had been left out at room temperature for a week to spoil. A multilayer perceptron (MLP) neural network was trained to recognize the age of the samples (a quantity related to the degree of spoilage). For four of these foods, median correlation coefficients (between target values and MLP outputs) of R > 0.97 were observed. Fuzzy C-means clustering (FCM) was applied to the evolving odour patterns of spoiling milk, which had been sampled more frequently (4h intervals for 7 days). The FCM results showed that both the freshest and oldest milk samples had a high degree of membership in "fresh" and "spoiled" clusters, respectively. In the future, as advancements in electronic nose development remove the present barriers to acceptance, signal processing methods like those explored in this paper can be incorporated into odour monitoring systems used in the smart home.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».