紫外激发测光解气
面向痕量硝基炸药的电子鼻传感阵列，通过紫外光照射分解炸药并检测光解气体，结合神经网络实现高精度识别。
Peilin, Liu · Guo, Xuezheng · Liang, Chengyao · Du, Bingsheng · Tan, Yiling · Zheng, Hao · 郭袁俊 · 杨希
ACS Applied Materials & Interfaces 2023
通过检测光解气体而非炸药分子本身，克服了低蒸气压导致的灵敏度瓶颈。
对TNT、PETN、HMX的检测限分别低至500、100、50 ng，满足痕量检测需求。
仅需15 s内的传感器响应特征即可分类，适用于现场快速检测。
CNN-LSTM模型在5折交叉验证中达到97.7%的最高分类准确率，优于常见模型。