Mô hình cây quyết định và ứng dụng trong 'mũi nhân tạo' để nhận dạng đối tượng từ mùi vị

Bài báo để cập tới mô hình nhận dạng ứng dụng trong thiết bị “mũi nhân tạo” để xác định thành phần của các “mùi” thoát ra từ đối tượng, từ đó đưa ra được kết quả nhận dạng về đối tượng. Mô hình cây quyết định sẽ được đề xuất sử dụng. Các thông số của cây sẽ được xác định bởi thuật toán ID3. Đối tượng để nhận dạng là các loại bia khác nhau.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình cây quyết định và ứng dụng trong “mũi nhân tạo” để nhận dạng đối tượng từ mùi vịTrần Hoài Linh và ĐtgTạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ99(11): 127 - 131MÔ HÌNH CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG “MŨI NHÂN TẠO”ĐỂ NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG TỪ MÙI VỊTrần Hoài Linh1*, Trương Tuấn Anh221Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội;Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái NguyênTÓM TẮTBài báo để cập tới mô hình nhận dạng ứng dụng trong thiết bị “mũi nhân tạo” để xác định thànhphần của các “mùi” thoát ra từ đối tượng, từ đó đưa ra được kết quả nhận dạng về đối tượng. Môhình cây quyết định sẽ được đề xuất sử dụng. Các thông số của cây sẽ được xác định bởi thuật toánID3. Đối tượng để nhận dạng là các loại bia khác nhau. Khí mùi thoát ra từ dung dịch bia sẽ đượcthu thập bởi một hệ thống đo với 7 cảm biến khí khác nhau để khắc phục hiện tượng trùng phổ củacác cảm biến điện trở này. Các kết quả tính toán và mô phỏng sẽ minh chứng được sự đơn giản,hiệu quả và tính khả thi để triển khai giải pháp trên các mạch vi xử lý của thiết bị đo.Từ khóa: mũi nhân tạo, cây quyết định, thuật toán ID3, cảm biến khí, nhận dạng biaGIỚI THIỆU CHUNG*Bài toán phân tích và nhận dạng các khíthành phần trong một hỗn hợp khí có nhucầu sử dụng cao trong thực tế [2,3]. Có thểkể tới các ứng dụng quan trọng như nhiệmvụ phát hiện rò rỉ khí cháy nổ, khí độc trongnhà máy, trong dân dụng, phân tích đánh giáchất lượng thực phẩm, đánh giá các điềukiện môi trường,... Trong các thiết bị đo vàphân tích nồng độ khí, các cảm biến đóngvai trò rất quan trọng. Các thiết bị đo sửdụng phân tích phổ có độ chính xác rất caonhưng lại cồng kềnh, phức tạp, thường chỉphù hợp cho việc sử dụng trong phòng thínghiệm. Để có được các thiết bị gọn nhẹ,đơn giản cho các ứng dụng ngoài hiệntrường hoặc xách tay ta thường sử dụng mộttrong ba loại cảm biến sau:- Cảm biến sợi đốt: có phủ một lớp ô-xít kimloại, được một sợi đốt nhỏ nung lên nhiệt độcần thiết (thường là lớn hơn 250oC) để tạođiều kiện phản ứng, khi cho hỗn hợp khí chạyqua thì các phần tử khí nhất định sẽ tác độngvới lớp ô-xít kim loại để tạo ra tín hiệu điệntrở, điện áp hoặc dòng điện để đưa tới đầu racủa cảm biến.- Cảm biến polymer: có phủ một lớp màngpolymer có khả năng hấp thụ một lượng phântử khí, khi đó điện trở bề mặt của polymer sẽ*Tel: 0912 316629, Email: thlinh2000@yahoo.comthay đổi. Đo điện trở này ta sẽ ước lượngđược nồng độ của thành phần khí vừa đo.- Cảm biến tinh thể: Có chứa một tinh thể đãđược lựa chọn sẵn cho mỗi loại khí có thể đo.Khi hỗn hợp khí được đưa qua cảm biến, mộtsố phân tử khí được hấp thụ bởi tinh thể nàykhiến cho tần số dao động riêng của tinh thểthay đổi. Đo tần số dao động của tinh thể tacó thể ước lượng được nồng độ của thànhphần khí trong hỗn hợp.Các loại cảm biến vừa nêu có ưu điểm là gọnnhẹ, dễ thao tác, tuy nhiên nhược điểm chunglớn nhất của chúng là có đặc tính phi tuyến,đồng thời tính chọn lọc của cảm biến thấp, cónghĩa là cảm biến tác động với nhiều loại khíkhác nhau, do đó nếu trong hỗn hợp xuất hiệnđồng thời các khí đó thì ta không thể xác địnhđược nồng độ của từng thành phần. Một ví dụdạng đặc tính của các cảm biến này được chotrên hình 1. Trong đó trục hoành là nồng độcủa thành phần khí (Tính theo %LEL - LowerLevel of Explosion), trục tung là điện áp đầura của cảm biến.Để khắc phục được nhược điểm này ta có thểxây dựng một thiết bị đo sử dụng một ma trậncảm biến. Khi sử dụng số chỉ của nhiều cảmbiến đồng thời ta có thể ước lượng được chínhxác hơn các thành phần của hỗn hợp khí. Tuynhiên có hai vấn đề lớn cần phải khắc phụckhi đó là: 1. Sử dụng bao nhiêu cảm biến làđủ? 2. Thuật toán xử lý tín hiệu từ các cảm127Trần Hoài Linh và ĐtgTạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆbiến như thế nào để loại trừ hiệu ứng trùngphổ (tính không chọn lọc) của cảm biến?Hình 1: Một đặc tính ví dụ của cảm biến khí cháynổ của FigaroTrong bài báo này, một phương pháp phântích tín hiệu sử dụng mô hình Cây quyết định(Decision Tree - DT) sẽ được ứng dụng đểgiải quyết hai vấn đề trên [1,5,6,7]. Câyquyết định được xây dựng trên cơ sở một tậpmẫu bằng thuật toán ID3 [6,7]. Các đặc tínhđược sử dụng trong các nút điều kiện của câysẽ quyết định lựa chọn các cảm biến. Tínhiệu nhận dạng đầu ra của thiết bị sẽ là kếtquả nhận dạng từ cây quyết định.Giải pháp này sẽ được minh họa qua ví dụnhận dạng loại bia thông qua mùi của sảnphẩm đo về từ 7 cảm biến khác nhau. Kếtquả hoạt động sẽ cho thấy tính hiệu quả củagiải pháp.CÂY QUYẾT ĐỊNH VÀ THUẬT TOÁN ID3Cây quyết định là một mô hình nhận dạngkinh điển đã được sử dụng rất rộng rãi trongnhiều ứng dụng thực tế. Cấu trúc và nguyênlý hoạt động của cây cũng khá đơn giản [1,4].Mỗi cây là một đồ thị không có chu trìnhtrong đó, cây có 1 nút quy ước được gọi làgốc. Mỗi nút của cây có thể có một số nhánhđi tới các nút cấp thấp hơn được gọi là nútcon. Nút không có phân nhánh và nút conđược gọi là lá. Cây quyết định được thiết kếvới mỗi nú ...