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四臂嗅觉仪特点:采用进口全透明加厚有机玻璃制作,密封性能好,可定做多个抽气孔,或定做多个昆虫通道,专为研究昆虫溴觉气味之用,原理:每种昆虫所喜欢各种气体味道不同,在各个通道端,连接上不同的气味源,昆虫会爬向喜欢的气味一端,从以知道各种昆虫的溴觉性能。尺寸:可定做各种规格。许多膜翅目寄生性昆虫首先通过嗅觉反应趋向于寄主栖息地,然后再寻找寄主,为了研究这个过程,就需要一种嗅觉测定仪。过去采用的Y型或T型嗅觉测定仪,因为它们不能形成边界分明而毗连的气味区域而让天敌自由进出,此外,在Y型或T型管的三臂相交处会导致气味的混合,因而存在干扰效应。在这种情况下,小型寄生昆虫难以进行趋化性试验,通常由于行为上的诱导(例如强烈的趋光性反应
[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=158362]不同个体足部人体气味的鉴别研究.pdf[/url]居然还有专门研究脚气的.[em09510]
[color=#000000]北京化工大学化学学院最新发布了一篇研究文章,该研究致力于[/color][color=#000000]开发一种便携式[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/Mp][color=#3333ff]气相[/color][/url][/color][color=#000000]色谱[/color][color=#000000]仪,结合机器学习实现现场的VOC采集和快速的气味评价[/color][color=#000000]。[/color][color=#000000]研究者通过使用卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)建立了气味强度的预测模型;由于收集的数据量较小,使用生成对抗网络(GAN)对每个气味强度类别的VOC数据进行了生成,以增强模型的训练。 [/color][color=#000000] 在生成数据后,研究者再次使用CNN-LSTM建立了模型,并与人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和梯度提升决策树(XG-Boost)进行了比较。[/color][color=#000000]结果表明,使用GAN生成数据后的测试准确率优于原始数据。[/color][color=#000000]未来的工作将集中在进一步优化模型和扩大数据集上,以提高预测的准确性和稳定性。[/color][color=#000000]这项研究表明,通过使用深度学习和生成对抗网络,可以有效地预测车内的气味强度,从而改善车内的空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量。此外,研究者还将探索将这种方法应用于其他环境条件下的空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量预测,为未来的空[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/bp][color=#3333ff]气质[/color][/url]量监测和改善提供了新的可能性。[/color][color=#000000]便携且模型结构较小的[/color][color=#000000]设备[/color][color=#000000]可以直接嵌入到车上,从而实现现场的VOC采集和快速的气味评价。[/color][来源:仪器信息网] 未经授权不得转载[align=right][/align]