Resumen

MANTILLA RAMIREZ, Naren Arley; PORRAS GOMEZ, Iván Darío  y  SEPULVEDA-SEPULVEDA, Alexander. Detección de especies maderables mediante sensores químicos de olor, aplicando regularización L¹ y modelos de mezclas gaussianas. Rev. logos cienc. tecnol. [online]. 2023, vol.15, n.1, pp.8-18.  Epub 11-Dic-2022. ISSN 2145-594X.  https://doi.org/10.22335/rlct.v15i1.1642.

La identificación de las especies maderables ayuda a combatir el tráfico de especies prohibidas. Una forma de realizarla es mediante su olor. En el presente trabajo se muestra un método que tiene por objetivo la detección de especies maderables a partir de trozos previamente cortados y almacenados, mediante la interacción de los compuestos volátiles que estos emanan con una nariz electrónica. El presente dispositivo procesa la respuesta del arreglo de sensores químicos a través de la regularización lineal y modelos probabilísticos con un enfoque similar al usado en sistemas biométricos. En particular, el método presentado incluye una etapa de estimación de parámetros heurísticos sobre las señales entregadas por el arreglo de sensores, seguido de una etapa de selección de variables por medio de regularización L1, para finalmente utilizar modelos de mezclas Gaussianas [GMMs] en el proceso de modelado probabilístico. A modo de resultado, se obtiene un EER promedio de 17.5 % en desempeño en la detección de cuatro especies maderables; y, para el caso particular del Sapán, un EER de 12 % como resultado. En conclusión, este enfoque biométrico da buenos resultados respecto a trabajos anteriores, teniendo en cuenta que en el presente los experimentos se realizan en condiciones más cercanas a la realidad.

Palabras clave : aprendizaje estadístico; reducción de dimensionalidad; modelos de mezclas; narices electrónicas; industria de la madera.

        · resumen en Inglés | Portugués     · texto en Español     · Español ( pdf )