Prototipo de nariz electrónica para la detección de humo de tabaco en ambientes cerrados mediante redes neuronales

Prototype electronic nose for indoor tobacco smoke detection using neural networks

Abstract

En el presente artículo se desarrolló un sistema de reconocimiento de patrones utilizando las redes neuronales (RNA) de aprendizaje supervisado, para la detección del compuesto de benceno, monóxido de carbono que son componentes propios del humo de cigarro y que fueron detectados a través de nariz electrónica (e-nose). Se utilizó el algoritmo de aprendizaje (backpropagation) de retro-propagación y gradiente escalado conjugado con una red neuronal multicapa de tres capas. La tasa de reconocimiento de la red fue de 100% siendo este resultado aceptable debido a que el margen de error es cercano al 100%.