人工智能作為引領未來的前瞻性、戰(zhàn)略性技術,日漸成為國際競爭的新焦點、經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,人工智能必將深刻改變人們的生活和生產(chǎn)方式,給全世界發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。
本書從硬件、軟件和算法三個層面系統(tǒng)地介紹機器嗅覺技術,既有理論層面的介紹,也有基于嵌入式平臺的實施方案。既介紹基礎知識,又緊跟時代發(fā)展需求,不同于科研論文著重聚焦于某個研究熱點。為了方便機器嗅覺的剛入門者,本書力求系統(tǒng)地描述機器嗅覺技術,方便讀者對該技術有一個全面、清晰的認識。
進入21世紀以來,全球科技創(chuàng)新進入空前密集活躍的時期,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重構全球創(chuàng)新版圖、重塑全球經(jīng)濟結構。當前,世界主要國家都把人工智能作為國家戰(zhàn)略,機器嗅覺作為人工智能的一個分支,提供了一種全新感知環(huán)境的方式,也在此輪創(chuàng)新潮流中發(fā)揮自己的作用。
隨著60年的技術積累,目前機器嗅覺領域成果豐富,為了便于各行業(yè)人員利用機器嗅覺解決各自問題,本書將機器嗅覺技術從硬件組成到算法模型進行了全面、系統(tǒng)地梳理和呈現(xiàn)。內容力求深入淺出,同時書中也提供了嵌入式的解決方案,為機器嗅覺在具體場景中落地提供了完整的流程。
前言
人工智能作為引領未來的前瞻性、戰(zhàn)略性技術,日漸成為國際競爭的新焦點、經(jīng)濟發(fā)展的新
引擎,人工智能必將深刻改變人們的生活和生產(chǎn)方式,給全世界發(fā)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。
人工智能正重新改變和升級傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展模式、重構創(chuàng)新和經(jīng)濟結構,逐漸成為全球經(jīng)濟和
社會發(fā)展的強大推動力。
國際上,人工智能戰(zhàn)略競爭態(tài)勢異常嚴峻,美國、俄羅斯、英國、德國、日本和韓國等發(fā)達
國家均將人工智能上升為國家戰(zhàn)略。美國政府一方面發(fā)布《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略計
劃》(2016年)和《維護美國人工智能領導地位的行政命令》(2019年),旨在保證美國在人
工智能領域的領導地位,繼續(xù)實現(xiàn)全面領先;另一方面,美國全面禁止人工智能領域技
術和產(chǎn)品對我國出口,全面啟動科技戰(zhàn)爭,華為、中興和大疆等一大批企業(yè)和機構被列為出
口管制。2019年10月,俄羅斯總統(tǒng)普京簽署命令發(fā)布了《2030年前俄羅斯國家人工智能
發(fā)展戰(zhàn)略》,將人工智能技術的發(fā)展提升至國家戰(zhàn)略高度,確保俄羅斯國家安全,提升整體
經(jīng)濟實力,并謀求俄羅斯在人工智能領域的全球領先地位。
2017年7月,國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,明確人工智能國家戰(zhàn)略規(guī)劃,到2030
年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。黨
的十九大報告進一步強調推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2018
年10月,中共中央總書記習近平同志在中央政治局第九次集體學習時強調指出,人工智能
是引領這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術,具有溢出帶動性很強的頭雁效應。截
至2019年3月份,人工智能連續(xù)第三年被寫入當年的政府工作報告,并提出拓展智能 。
機器嗅覺,又被稱為電子鼻或者人工智能嗅覺,作為一種仿生模擬哺乳動物嗅覺系統(tǒng)的人工
智能技術,與機器視覺和語音處理等同屬于模擬感官的智能技術,主要用于分析氣味/氣體
數(shù)據(jù),為感知世界提供一種另外的角度,機器嗅覺起源于20世紀60年代,經(jīng)過近60年的
發(fā)展,理論研究和應用實踐成果豐富。早期突出其用電子技術模擬仿真生物的鼻子,因此更
多地被稱為電子鼻。隨著人工智能技術的發(fā)展,其中涉及的人工智能算法研究越來越多、越
來越深入和復雜,人工智能算法在整個系統(tǒng)中發(fā)揮的作用也越來越大,因而現(xiàn)階段稱之為機
器嗅覺或者人工智能嗅覺則更為合理,本書中將其稱為機器嗅覺。目前,機器嗅覺的應用場
景已經(jīng)包括:醫(yī)療診斷、環(huán)境監(jiān)測、食品安全、生產(chǎn)過程控制和三廢檢測等,并取得了
不錯的成績。
本書作者所在的科研團隊由傳感器材料、智能信號處理和嗅覺模型領域的科研人員組成,旨
在響應國家號召,圍繞氣味/氣體分析開展傳感器材料、設備研制、模型和算法等方面的研
究。核心研究內容包括:氣敏納米傳感材料仿真、制備和測試,機器嗅覺硬件系統(tǒng)研發(fā)及制
造,機器嗅覺算法系統(tǒng)中模型建立和優(yōu)化,與其他系統(tǒng)的嵌入式融合和各種氣味/氣體數(shù)據(jù)
庫建立等。
本書的編寫是為了方便入門機器嗅覺的科研工作者,同時也將我們多年的工作進行一個系統(tǒng)
性的匯報,感謝參與本書編寫的王宇、曹懷升、張峻源、徐多、楊心語、楊天宇、楊文川、
張強和李四等人的辛苦付出。
雖然本書在編寫過程中力求完善,但仍難免疏漏,如有任何問題,請讀者見諒,并與我們聯(lián)
系,我們將悉心聽取,并做改正。
編者2022年1月
賈鵬飛
博士,廣西大學副教授,碩士生導師。從事機器嗅覺理論研究和應用落地,已研制的設備用于高壓柜絕緣異常、醫(yī)療廢棄物處置、細菌感染和柑橘成熟度檢測。發(fā)表SCI論文40余篇,授權專利20余項,主持或參與國家重點研發(fā)計劃智能機器人重點專項、國家自然科學基金、中國博士后基金和重慶市自然科學基金等項目。
賈國彬
美國索菲亞大學金融工商管理碩士在讀,技術經(jīng)紀人和經(jīng)理人。圖瑪機器智能實驗室和圖瑪牧瑪科技事務所創(chuàng)始人。長期涉足機器設備、檢驗檢測、科研服務、醫(yī)療健康、工業(yè)制造和環(huán)保設備等產(chǎn)業(yè),以及可靠性工程、技術轉移、機器視覺和機器嗅覺的應用研究。主持或參與近10項技術轉移轉化項目,申請專利7項。
目錄/CONTENTS
第一章機器嗅覺的概念、發(fā)展綜述
第一節(jié)基本概念
第二節(jié)發(fā)展歷史和現(xiàn)狀
第二章機器嗅覺的硬件構成及采樣實驗
第一節(jié)氣路
第二節(jié)氣體傳感器及電路
第三節(jié)數(shù)據(jù)采集卡
第四節(jié)電腦端界面
第五節(jié)氣體采樣實驗
第三章特征提取
第一節(jié)初級特征提取
第二節(jié)第二級特征提取
第四章分類器
第一節(jié)BP神經(jīng)網(wǎng)絡
第二節(jié)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
第三節(jié)支持向量機
第五章優(yōu)化算法
第一節(jié)群體優(yōu)化算法概述
第二節(jié)粒子群優(yōu)化算法
第三節(jié)標準粒子群優(yōu)化算法
第四節(jié)量子粒子群優(yōu)化算法
第五節(jié)改進的量子粒子群優(yōu)化算法
第六節(jié)磷蝦群優(yōu)化算法
第六章機器嗅覺在低濃度氣體中的運用
第一節(jié)低濃度氣體樣本的制備
第二節(jié)低濃度氣體的重要性
第三節(jié)特征提取算法的選取
第四節(jié)實驗步驟
第七章有標簽訓練樣本少的解決方案
第一節(jié)半監(jiān)督學習
第二節(jié)遷移學習
第三節(jié)主動學習
第八章深度學習在機器嗅覺中的應用
第一節(jié)何為深度森林
第二節(jié)深度森林與決策樹以及隨機森林的對比
第三節(jié)深度森林的結構
第四節(jié)深度森林和深度神經(jīng)網(wǎng)絡比較
第五節(jié)深度森林在處理機器嗅覺數(shù)據(jù)中的
應用實例
第九章寬度學習在機器嗅覺中的應用
第一節(jié)寬度學習
第二節(jié)寬度學習在處理機器嗅覺數(shù)據(jù)中的
應用實例
第十章基于嵌入式平臺的機器嗅覺解決方案
第一節(jié)為什么要在嵌入式平臺運行機器嗅覺系統(tǒng)
第二節(jié)基于K210的機器嗅覺解決方案
第三節(jié)基于樹莓派的機器嗅覺解決方案
參考文獻