机器嗅觉

机器嗅觉是气味感的自动模拟。它是现代工程中的新兴应用，它涉及使用机器人或其他自动化系统来分析空气中的化学物质。这种设备通常被称为电子鼻或电子鼻。迄今为止，电子鼻装置对有限数量的化学物质作出反应，而气味的产生是由独特的一组（可能有多种）气味化合物产生的，这使机器嗅觉的发展变得复杂。该技术在发展的早期阶段，虽然还在，承诺很多应用，如：质量控制在食品加工、检测和诊断在医学中，毒品、爆炸物和其他危险或非法物质的检测，灾难响应和环境监测。

所提出的机器嗅觉技术的一种类型是通过能够检测，识别和测量挥发性化合物的气体传感器阵列仪器。然而，这些仪器开发中的关键要素是模式分析，并且成功设计用于机器嗅觉的模式分析系统需要仔细考虑处理多元数据涉及的各种问题：信号预处理、特征提取、特征选择、分类、回归、聚类和验证。当前关于机器嗅觉的研究中的另一个挑战是需要预测或估计传感器对香气混合物的响应。机器嗅觉中的一些模式识别问题，例如气味分类和气味定位，可以通过使用时间序列核方法来解决。

气味定位是化学气味定量分析和路径搜索算法的结合，环境条件对定位质量起着至关重要的作用。正在针对各种目的和在不同的实际条件下研究不同的方法。

气味定位是在含有一种或多种气味的环境中定位挥发性化学源的技术和过程。对于所有生物来说，寻找寄托和避免危险至关重要。与其他人类基本感觉不同，嗅觉完全基于化学物质。然而，与感知的其他维度相比，由于气味的复杂动态方程式和不可预测的外部干扰（例如风），气味的检测面临其他问题。

气味本地化技术在许多应用中都显示出了希望，包括：

• 质量控制在食品加工（例如污点、细菌变质）
• 找到危险物质的来源（例如：炸药和化学战剂）
• 发现地下资源或危险
• 检测违禁材料（例如：毒品检测）
• 寻找自然灾害的幸存者
• 污染物的环境监测
• 疾病的早​​期诊断（例如慢性阻塞性肺疾病）