呼气NO在线高精检测
该传感器系统采用分布式并行自调节神经网络模型，针对NO紫外吸收光谱的多峰特征进行分区处理，打破了传统整体输入模型的习惯，提高了检测精度和稳定性。
Rui, Zhu · Gao, Jie · Mu, Li · Yongqi, Wu · 高强 · 吴希军 · 张云刚
ACS Sensors 2024
模型分区处理NO紫外吸收多峰，并按区域自调节权重，显著降低由重叠和噪声导致的预测误差，使MAE低至0.17 ppb。
系统可对呼出气体中的NO进行实时在线分析，无需离线预处理，直接关联呼吸炎症状态。
传统方法将整个光谱输入模型，忽视了多峰特征的独立贡献，本方法通过分布式并行网络区分特征区域，提高模型泛化性。