استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بهبود گزینندگی حسگرهای اکسید فلزی: مطالعه مروری

حسگرهای اکسید فلزی به دلیل هزینه کم، اندازه کوچک و بازیابی مناسب، به طور گسترده برای تشخیص گاز استفاده می شوند. با این حال، مکانیسم ذاتی تشخیص آنها که مبتنی بر تغییر مقاومت ناشی از جذب گاز است، از گزینندگی پایینی رنج می برد و استفاده از آنها در مخلوط های گازی پیچیده را محدود می کند. برای غلبه بر این مشکل، یادگیری ماشین به عنوان ابزاری قدرتمند برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان تشخیص گاز مطرح شده است. این مقاله مروری، تحلیلی جامع از پیشرفت های اخیر در تفکیک گازها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد. ابتدا مروری کوتاه بر اصول و محدودیت های حسگرهای اکسید فلزی شده است. مباحث کلیدی شامل پیش پردازش داده ها، استخراج ویژگی ها و کاربرد الگوریتم هایی مانند ماشین بردار پشتیبان، جنگل تصادفی و شبکه های عصبی عمیق است. این مقاله معیارهای عملکرد گزارش شده، مزایا و محدودیت های رویکردهای مختلف یادگیری ماشین را ارزیابی می کند، به ویژه تحت چالش های دنیای واقعی مانند نویز، رطوبت و تغییرات دما. در نهایت، این مرور ارزیابی مقایسه ای از قابلیت های فعلی حسگری گاز تقویت شده با یادگیری ماشین ارائه می دهد، چالش های موجود را شناسایی کرده و مسیرهای تحقیقاتی آینده در این حوزه پویا را پیشنهاد می کند.

utilizing machine learning algorithms to enhance the selectivity of metal oxide sensors: a review

metal oxide (mos) sensors are widely used for gas detection due to their low cost،small size،and good reversibility. however،their inherent detection mechanism،based on resistance changes upon gas adsorption،suffers from poor selectivity،limiting use in complex gas mixtures. to overcome this،machine learning (ml) has emerged as a powerful tool to enhance detection accuracy and reliability. this review paper provides a comprehensive analysis of recent advances in gas discrimination using ml algorithms. it begins with a brief overview of mos sensor principles and limitations. key topics include data preprocessing،feature extraction،and the application of algorithms such as support vector machines،random forests،and deep neural networks. the paper evaluates reported performance metrics،advantages،and limitations of different ml approaches،particularly under real-world challenges like noise،humidity،and temperature variations. finally،the review offers a comparative assessment of the current capabilities of ml-enhanced gas sensing،identifies ongoing challenges،and suggests future research directions in this rapidly evolving field.