【摘 要】
：
口臭对人们的社交互动和生活质量产生严重的负面影响,当前对口臭的诊断方法难以在个人及家庭中应用。本文通过采集口臭病人样本,建立了基于GC-MS技术检测口气中VSCs的标准化流程,采用ROC曲线分析方法确定了不同感官评分的VSCs浓度范围。在此基础上,研制了一套基于电化学传感器并结合卷积神经网络模型的电子鼻,用于口臭标志物检测和口臭等级的判别。该电子鼻对硫化氢和甲硫醇的检出限分别为39×10-9和48×10-9。通过与GC-MS检测结果比较,该电子鼻检测实际临床样本
【机 构】
：
浙江大学生物传感器国家专业实验室,上海交通大学医学院附属第九人民医院
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(31627801,61901412)。
论文部分内容阅读
口臭对人们的社交互动和生活质量产生严重的负面影响,当前对口臭的诊断方法难以在个人及家庭中应用。本文通过采集口臭病人样本,建立了基于GC-MS技术检测口气中VSCs的标准化流程,采用ROC曲线分析方法确定了不同感官评分的VSCs浓度范围。在此基础上,研制了一套基于电化学传感器并结合卷积神经网络模型的电子鼻,用于口臭标志物检测和口臭等级的判别。该电子鼻对硫化氢和甲硫醇的检出限分别为39×10-9和48×10-9。通过与GC-MS检测结果比较,该电子鼻检测实际临床样本
其他文献
针对用于三自由度机械臂各关节末端轨迹跟踪控制的非线性系统在扰动存在的情况下跟踪效率较低的问题,提出一种变增益迭代学习控制律。利用拉格朗日法建立动力学方程,设计三自由度机械臂结构的变增益迭代学习控制器并进行收敛性分析,通过Matlab的Simulink仿真模块,构建三自由度机械臂控制系统仿真图,进行闭环定常PD(Proportion Differentiation)型和闭环变增益PD型迭代学习控制器的三自由度机械臂对比仿真试验。仿真结果显示,基于变增益迭代学习的三自由度机械臂在干扰的状态下,能较短时间内收敛
针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法。首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出
针对电机轴承故障识别准确率不高问题,提出了一种天牛须搜索算法(BAS:Beetle Antennae Search)与概率神经网络(PNN:Probabilistic Neural Network)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合LLE(Locally Linear Embedding)算法得到振动信号的敏感特征,保证振动信号的可靠性和敏感性。并采用天牛须搜索算法对PNN网络中的平滑参数进行寻优,避免主观经验选取参数对诊断结果的影响。通过实验验证了该方法的有效性,可实现故障类型准确判别。
为提高负荷预测结果的精度,设计了一种基于VMD-IWOA-LSSVM(Variational Mode Decomposition-Improved Whale Optimization Algorithm-Least Square Support Vector Machine)短期负荷预测模型。先通过变分模态算法将原始负荷数据分解成多个子序列,将分解数据分别输入到经由种群变异策略和邻域搜索延伸策略改进的鲸鱼优化算法优化后的最小二乘支持向量机中,每个子序列的预测结果进行相加,即可得到最终的预测结果。通过仿
卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)计算量较大,为达到快速处理数据的目的,需借助硬件手段进行加速。因此,利用现场可编程门阵列(FPGA:Field Programmable Gate Array)并行计算的架构特性,提出了基于FPGA的并行计算加速策略。该策略采用的具体方法包括:合理分布片上内存与片下存储,降低数据读取延迟;采用多通道并行流水结构加速卷积操作;通过卷积层数据共享减少访存延迟。利用PYNQ-z2开发平台加速卷积神经网络YOLOv2,最终实现目标物体
为解决滞后质量控制导致的用户在不同时间获取的观测资料质量不高和完整性不一致等问题,结合自动气象站观测资料复杂性和实时性的特点,基于资料所反映的大气变量的物理、气候特征和资料必须遵循的基本规律,设计并开发了一套基于数据有效性和一致性检查的自动气象站资料3级自动质量控制系统。研制采用的质量控制关键技术主要包括一级质量控制技术——有效性检查,2级质量控制技术——时间一致性检查和内部一致性检查,3级质量控制技术——空间一致性检查。其中时间一致性检查还包括时变检查和持续性检查两种技术,内部一致性检查包括同类要素之间
现有成绩预测研究多集中于如何构建预测模型,但都忽略了预测时间的重要性。针对此问题,提出基于BP(Back Propagation)神经网络方法构建大一成绩同最终毕业时的成绩预测模型,旨在挖掘大一成绩同毕业成绩存在的潜在联系,实现早指导早见效的原则。通过对某高校信息与计算科学专业2016级学生成绩进行随机预测实验,证明大一成绩同毕业成绩间具有潜在联系。同时,提出的基于BP神经网络的高校学生成绩预测模型具有良好的预测精度、实用性和推广性,可以成为提升教学质量的重要组成部分,为实现人才培养的目标发挥更大的作用。
为实现实验室设备远程管理和监控,结合Android wear、MySQL、Redis等技术,基于设备连接云服务器,使用flask框架构建微WSGI(Web Server Gateway Interface)服务器为基于虚拟控制面板APP的客户端提供设备监控服务。通过虚拟控制面板可用于管理种类不同且众多的设备,实现了对设备的控制、状态查询等功能。阐述了虚拟控制面板设计与功能实现,并给出了虚拟面板的测试结果图。经过测试表明,该虚拟控制面板运行稳定、功能可靠。该虚拟面板实现了APP界面控件和控制逻辑实现的分离,
以树脂C-UV 9400E材料设计了一种简单实用的高密度触压感知单元,将1 cm2的范围平均地分为9个区域并竖直封装9支光纤布拉格光栅(FBG)传感器。通过FBG中心波长变化量的监测,实现触压变化感知和位置对称性检测,从而对加载位置点进行判定。对1、2、5位置进行0~10 N的加载实验研究,有限元仿真产生的现象与实验现象一致。实验结果表明,所加载位置点对应的FBG中心波长偏移量最大,平均线性相关系数为0.998 1。对位置1处的FBG传感器进行感知信号对称性实验研究,结果表明,在其两
Photolu min esce nee in clud ing fluoresce nee plays a great role in a wide variety of applicati ons from biomedical sensing and imag ing to optoelectr on ics.Therefore,the enhan ceme nt and con trol of photolu min esce nee has imme nse impact on both fun