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UN SISTEMA DE CLASIFICACIÓN DE OLORES EN LÍNEA PARA NARICES ELECTRÓNICAS

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MAYO 2017   -  Volumen: 92 -  Páginas: 354-360

DOI:

https://doi.org/10.6036/8075

Autores:

JUAN ALVARO FERNANDEZ MUÑOZ - JOSE LUIS HERRERO AGUSTIN - JESUS LOZANO ROGADO - JOSE PEDRO SANTOS BLANCO - JOSE IGNACIO SUAREZ MARCELO

Materias:

  • CIENCIA DE LOS ORDENADORES (INFORMÁTICA )

Descargas:   189

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Fecha Recepción :   2 junio 2016

Fecha Evaluando :   18 noviembre 2016

Fecha Aceptación :   23 noviembre 2016


Palabras clave:
nariz electrónica, sistema de sensores, reconocimiento de patrones, sistemas distribuidos, inteligencia artificial, clasificación de contaminantes, Internet de las cosas
Tipo de artículo:
ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE
Sección:
ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

El diseño de instrumentos basados en los mismos principios que los sentidos asociados a la percepción humana del entorno ha sido objeto de gran interés en investigación en diversas áreas de la ingeniería durante décadas. Comparativamente, sin embargo, solo algunos de estos sentidos, como la visión artificial, han alcanzado un nivel de madurez tal que permite hoy su uso habitual en la industria. El reto de replicar artificialmente el sentido olfativo biológico ha dado lugar a sistemas electrónicos compactos conocidos como narices electrónicas o e-noses, en inglés. Estos sistemas requieren, por un lado, el uso de sensores diseñados específicamente para detectar olores, y por otro, la aplicación de técnicas software de inteligencia artificial para el procesamiento de la información y la clasificación de los datos en tiempo real. En este trabajo se presenta un novedoso sistema de olfacción artificial basado en servicios web, que posibilita la implementación de sistemas distribuidos en red con acceso en línea. El sistema propuesto permite el acceso en línea al software, encargado de las tareas de procesado y reconocimiento de datos, con independencia de la ubicación del terminal detector, lo que facilita el diseño de narices electrónicas más pequeñas, aptas para su uso en tecnologías de entornos conectados inteligentes.

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