During the 1980s research on machin

During the 1980s research on machine olfaction lead to a gen-
erally accepted definition of an electronic nose as an instrument
that comprises an array of heterogeneous electrochemical gas sen-
sors with partial specificity and a pattern recognition system
(Gardner and Bartlett, 1999; Persaud and Dodd, 1982). However,
in more recent years, the term electronic nose has been used in a
broader sense to refer to gas sensors that measure the ambient
gas atmosphere based on the general principle that changes in
the gaseous atmosphere alter the sensor properties in a character-
istic way. A variety of different sensor types have been developed,
to which three types of materials are commonly used: metal oxi-
des, conducting polymers composites and intrinsically conducting
polymers. Apart from conductive sensors, gas detection has also
been done using optical sensors, surface acoustic wave sensors,
gas sensitive field effect transistors and quartz microbalance
(QMB) sensors. Micro-electro-mechanical systems (MEMS) plus
nanotechnologies are the most promising emerging technologies
in the area. The term electronic nose has also been used to charac-
terize systems where ultra-fast gas chromatography or mass spec-
trometry is employed in the detection process. Once the data from
the individual sensors from the array is collected, the electronic
nose systems require a suitable post processing procedure to ana-
lyze and classify the data. Pre-processing of multivariate signals in
sensor arrays represents an essential part of the measuring system.
Data processing techniques used in post processing of pattern
recognition routines include principal component analysis (PCA),
linear discriminate analysis (LDA), partial least squares (PLS), func-
tional discriminate analysis (FDA), cluster analysis (CA), fuzzy logic
or artificial neural network (ANN) such as probabilistic neural net-
work (PNN). Among these techniques, PCA, PLS, LDA, FDA and CA
are based on a linear approach while fuzzy logic, ANN and PNN
are regarded as nonlinear methods (Scott et al., 2006).
Particular to the food industry is the sample handling system
used for exposing the volatile compounds present in the headspace
(HS) to the sensor array in the e-nose. For some applications, spe-
cific techniques are used such as purge & trap (P&T), dynamic
headspace (DHS), solid-phase microextraction (SPME) used by

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในระหว่างการวิจัยไฟต์ในเครื่อง olfaction นำไป gen แบบยอมรับเพื่อ definition ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ที่เป็นเครื่องมือที่ประกอบด้วยหลากหลายบริการไฟฟ้าแก๊สเซน-sors specificity บางส่วนและระบบการรู้จำรูปแบบ(การ์ดเนอร์และในบาร์ตเลต 1999 Persaud ก Dodd, 1982) อย่างไรก็ตามในปีล่าสุด จมูกอิเล็กทรอนิกส์ระยะที่มีการใช้ในการความกว้างจะหมายถึงก๊าซเซ็นเซอร์ที่วัดล้อมรอบบรรยากาศก๊าซตามทั่วไปหลักการที่เปลี่ยนแปลงในคุณสมบัติเซ็นเซอร์ในอักขระแบบเปลี่ยนบรรยากาศเป็นต้นวิธี istic ความหลากหลายของชนิดของเซ็นเซอร์ต่าง ๆ ได้รับการพัฒนาชนิดที่ 3 วัสดุที่ใช้: โลหะ oxi -des ทำโพลิเมอร์คอมโพสิต และดำเนินการทำโพลิเมอร์ นอกจากเซนเซอร์ไฟฟ้า ตรวจก๊าซยังมีการใช้ออปติคัลเซนเซอร์ เซนเซอร์ผิวคลื่นอะคูสติก ทำก๊าซสำคัญ field ผล transistors และควอตซ์ microbalanceเซนเซอร์ (QMB) ไมโครกลไฟระบบ (MEMS) บวกnanotechnologies มีเทคโนโลยีใหม่ ๆ ว่าในพื้นที่ คำที่ใช้จมูกอิเล็กทรอนิกส์เพื่อ charac - ยังterize ระบบรวดเร็วทัน แก๊ส chromatography หรือมวลข้อมูลจำเพาะ -trometry เป็นลูกจ้างในกระบวนการตรวจสอบ เมื่อข้อมูลจากรวบรวมแต่ละเซนเซอร์จากอาร์เรย์ อิเล็กทรอนิกส์ระบบจมูกต้องโพสต์เหมาะประมวลผลกระบวนการอานา-lyze และจัดประเภทข้อมูล ประมวลผลเบื้องต้นของตัวแปรพหุสัญญาณในเซนเซอร์อาร์เรย์แทนเป็นส่วนสำคัญของระบบการวัดเทคนิคการประมวลผลข้อมูลที่ใช้ในการประมวลผลการลงรายการบัญชีของรูปแบบคำสั่งการรวมวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA),เส้น discriminate วิเคราะห์ (LDA), ยกกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (กรุณา), func-tional discriminate วิเคราะห์ (FDA), แบ่ง (CA), ตรรกศาสตร์หรือ artificial โครงข่ายประสาท (แอน) เช่น probabilistic ประสาทสุทธิ-ทำงาน (PNN) ระหว่างเทคนิคเหล่านี้ PCA กรุณา LDA, FDA และ CAโดยใช้วิธีการเชิงเส้นในขณะที่ตรรกศาสตร์ แอนและ PNNจะถือเป็นวิธีการไม่เชิงเส้น (สก็อตและ al., 2006)โดยเฉพาะอุตสาหกรรมอาหารคือ ตัวอย่างการจัดการระบบใช้สำหรับสารระเหยใน headspace เปิดเผย(HS) กับเซนเซอร์อาร์เรย์ในจมูกอี สำหรับโปรแกรมประยุกต์บางโปรแกรม spe-cific เทคนิคใช้งานเช่นการล้างข้อมูล และดักไดนามิก (P & T),headspace (DHS), microextraction เฟสของแข็ง (SPME) ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในระหว่างการวิจัยปี 1980 ในวันที่นำเครื่องดมกลิ่นเพื่อ gen-
ยอมรับ erally เด Fi nition ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์เป็นเครื่องมือ
ที่ประกอบด้วยอาร์เรย์ของก๊าซไฟฟ้าต่างกันเซนเซอร์
แหล่งที่มีเมืองที่ระบุไว้บางส่วนและระบบการจดจำรูปแบบ
(การ์ดเนอร์และบาร์ตเลต, 1999; ซุดและ ด็อด 1982) อย่างไรก็ตาม
ในปีที่ผ่านมามากขึ้นในระยะจมูกอิเล็กทรอนิกส์ได้ถูกนำมาใช้ใน
ความหมายกว้างที่จะอ้างถึงเซ็นเซอร์ก๊าซที่วัดโดยรอบ
บรรยากาศก๊าซบนพื้นฐานของหลักการทั่วไปว่าการเปลี่ยนแปลงใน
บรรยากาศที่เป็นก๊าซปรับเปลี่ยนคุณสมบัติเซ็นเซอร์ใน character-
วิธี istic . ความหลากหลายของประเภทเซ็นเซอร์ที่แตกต่างกันได้รับการพัฒนา
ที่สามประเภทของวัสดุที่ใช้กันทั่วไปโลหะ oxi-
เดดำเนินโพลิเมอร์คอมโพสิตและการดำเนินการภายใน
โพลิเมอร์ นอกเหนือจากการเซ็นเซอร์สื่อตรวจจับก๊าซยังได้
รับการดำเนินการโดยใช้เซ็นเซอร์แสงพื้นผิวเซ็นเซอร์คลื่นอะคูสติก
ก๊าซไฟไหม้ไฟที่มีความสำคัญและมีผลบังคับใช้ทรานซิสเตอร์ไมโครควอตซ์
(QMB) เซ็นเซอร์ ระบบ Micro-กลไฟฟ้า (MEMS) บวก
นาโนเทคโนโลยีเป็นเทคโนโลยีใหม่มีแนวโน้มมากที่สุด
ในพื้นที่ ระยะจมูกอิเล็กทรอนิกส์ได้ถูกนำมาใช้เพื่อให้ตัวอักษร
ระบบ terize ที่แก๊สโครมา Ultra-fast หรือมวลระบุด
trometry เป็นลูกจ้างอยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบ เมื่อข้อมูลจาก
เซ็นเซอร์บุคคลจากอาร์เรย์จะถูกเก็บรวบรวมอิเล็กทรอนิกส์
ระบบจมูกต้องมีขั้นตอนการประมวลผลที่เหมาะสมในการโพสต์แบบตั้ง
lyze และแยกประเภทข้อมูล ก่อนการประมวลผลของสัญญาณหลายตัวแปรใน
อาร์เรย์เซ็นเซอร์หมายถึงการเป็นส่วนสำคัญของระบบการวัด.
เทคนิคการประมวลผลข้อมูลที่ใช้ในการโพสต์รูปแบบ
ขั้นตอนการรับรู้รวมถึงการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA),
การวิเคราะห์เลือกปฏิบัติเชิงเส้น (LDA), สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วน (PLS) , ฟังก์ชั่น
การวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างประเทศ (องค์การอาหารและยา), การวิเคราะห์กลุ่ม (CA) ตรรกศาสตร์
หรือ Arti Fi เครือข่ายประสาททางการ (ANN) เช่นความน่าจะเป็นเครือข่ายประสาท
ทำงาน (PNN) ในบรรดาเทคนิคเหล่านี้ PCA, PLS, LDA, FDA และ CA
จะขึ้นอยู่กับวิธีการเชิงเส้นในขณะที่ตรรกศาสตร์ ANN และ PNN
จะถือว่าเป็นวิธีการที่ไม่เป็นเชิงเส้น (สกอตต์ et al., 2006).
โดยเฉพาะให้กับอุตสาหกรรมอาหารที่มีระบบการจัดการตัวอย่าง
ใช้สำหรับการเปิดเผยสารระเหยอยู่ในช่องว่างเหนือของเหลว
(HS) ไปยังอาร์เรย์เซ็นเซอร์ใน e-จมูก สำหรับการใช้งานบางอย่างเจาะจง
CI Fi เทคนิคคถูกนำมาใช้เช่นการล้างและดัก (P & T) แบบไดนามิก
Headspace (DHS), เฟสของแข็ง microextraction (SPME) ใช้โดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในช่วงปี 1980 วิจัยบนเครื่องดมกลิ่นนําไป Gen -
erally ยอมรับ เดอ จึง nition ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์เป็นเครื่องมือที่ประกอบด้วยอาร์เรย์ของข้อมูล
-
ลูกชายกับเซนไฟฟ้าก๊าซบางส่วนจึงกาเมืองและรูปแบบการยอมรับระบบ
( Gardner และ Bartlett , 1999 ; และ persaud Dodd , 1982 ) อย่างไรก็ตาม ,
ในปีล่าสุด ระยะ จมูกอิเล็กทรอนิกส์ ได้ถูกใช้ใน
ความรู้สึกที่ถูกอ้างถึงก๊าซเซ็นเซอร์วัดอากาศ
บรรยากาศแก๊สตามหลักทั่วไปว่า การเปลี่ยนแปลงใน
บรรยากาศเปลี่ยนก๊าซเซนเซอร์ คุณสมบัติในตัว -
istic ทาง ความหลากหลายของชนิดเซนเซอร์ต่าง ๆ ที่ได้รับการพัฒนา
ซึ่งสามชนิดของวัสดุที่ใช้ทั่วไป : โลหะ oxi -
เดส ด้านพอลิเมอร์คอมโพสิต และภายในการดำเนินการ
โพลิเมอร์นอกจากเซ็นเซอร์เป็นสื่อกระแสไฟฟ้า , ตรวจจับแก๊สยัง
ทำมาใช้เซ็นเซอร์แสง คลื่นเสียงพื้นผิวเซ็นเซอร์
แก๊สไวจึงละมั่งผลทรานซิสเตอร์และควอทซ์ microbalance
( qmb ) เซ็นเซอร์ ระบบเครื่องกลไฟฟ้าจุลภาค ( MEMS ) บวก
นาโนเทคโนโลยีเป็นเทคโนโลยี
มีแนวโน้มมากที่สุดในพื้นที่ คำว่า จมูกอิเล็กทรอนิกส์ ยังถูกใช้เพื่อ charac -
ระบบที่ terize อัลตร้าเครื่องแก๊สโครมาโตกราฟอย่างรวดเร็ว หรือมวลสเป็ค -
trometry มาใช้ในกระบวนการตรวจสอบ เมื่อข้อมูลจากเซ็นเซอร์
บุคคลจากอาร์เรย์จะถูกเก็บรวบรวม , ระบบอิเล็กทรอนิกส์
จมูกต้องเหมาะสมโพสต์การประมวลผลกระบวนการอนา -
ไลซ์และแยกประเภทข้อมูล การประมวลผลของสัญญาณหลายตัวแปรใน
จ้าเซ็นเซอร์อาร์เรย์เป็นส่วนหนึ่งของระบบวัด
การประมวลผลข้อมูล เทคนิคที่ใช้ในการประมวลผลของการโพสต์รูปแบบ
ตามปกติรวมถึงการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA )
การวิเคราะห์แบ่งแยกเชิงเส้น ( lda ) กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( PLS ) func tional -
การจำแนกกลุ่ม ( FDA ) , การวิเคราะห์คลัสเตอร์ ( CA ) ,
ตรรกศาสตร์หรือโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ่จึงจำเป็นต้อง ) เช่น การประสาทสุทธิ -
( pnn ) ในบรรดาเทคนิคเหล่านี้ PCA กรุณา lda , FDA และ CA
ตามวิธีการเชิงเส้นในขณะที่ตรรกศาสตร์คลุมเครือ แอนน์กับ pnn
ถือว่าเป็นวิธีการเชิงเส้น ( Scott et al . , 2006 ) .
โดยเฉพาะอุตสาหกรรมอาหารตัวอย่างการจัดการระบบ
ใช้สำหรับการเปิดเผยสารระเหยอยู่ในเฮดสเปซ
( HS ) เซนเซอร์ในจมูก . สำหรับโปรแกรมประยุกต์บางโปรแกรม เอสพี -
CI C จึงมีใช้เทคนิค เช่น ล้าง&กับดัก ( P & T ) แบบไดนามิก
เฮดสเปซ ( DHS ) ส่วน microextraction ( spme ) ที่ใช้โดย