93、科技前沿：人工嗅觉、产品设计与集装箱场运营的智能探索

科技前沿：人工嗅觉、产品设计与集装箱场运营的智能探索

在当今科技飞速发展的时代，多个领域都在不断探索创新的方法以满足日益增长的需求。本文将深入探讨人工嗅觉系统、基于消费者感知的产品设计以及集装箱场运营的智能模拟方法，揭示这些领域的最新研究成果和实际应用。

人工嗅觉系统：精准检测混合气体浓度

人工嗅觉系统结合了气体传感器阵列和人工神经网络（ANN），旨在实现对混合气体中特定气体浓度的精准检测。以检测一氧化碳（CO）和氢气（H₂）浓度为例，该系统通过一系列的处理步骤，展现出了出色的性能。

• 数据预处理 ：ANN的原始输入数据是气体混合物中传感器的电阻或电导测量值。为了提高数据的质量和可用性，需要进行预处理。新的气体浓度计算方式为：新浓度$C_i’$与旧浓度$C_i$以及最大浓度$C_{max}$（等于500ppm）相关，新浓度将介于0和1之间。同时，采用特定的公式对输入数据进行处理：
  [
  X_i’ = \left(\frac{\sum_{i = 1}^{4}X_i^2}{X_i}\right)^2
  ]
• ANN训练与回归分析 ：为了确保网络的性能，将ANN的输入数据分为训练样本、验证样本和测试样本三部分。通过早期停止方法，网络在仅315个周期就提前停止训练，训练后的网络性能达到1.03076e - 005。使用postreg函数进行回归分析，结果显示相关系数R均等于1，表明BP网络具有良好的性能。
• 浓度测量结果 ：使用训练好的BP神经网络对8个测试样本进行测试，得到了CO和H₂浓度的预