Odor Classification Using Support Vector Machine

This paper discusses about the process of classifying odor using Support Vector Machine. The training data was taken using a robot that ran in indoor room. The odor was sensed by 3 gas sensors, namely: TGS 2600, TGS 2602, and TGS 2620. The experimental environment was controlled and conditioned. The temperature was kept between 27.5 0C to 30.5 0C and humidity was in the range of 65% -75 %. After simulation testing in Matlab, the classification was then done in real experiment using one versus others technique. The result shows that the classification can be achieved using simulation and real experiment

Optimal Kernel Classifier in Mobile Robots for Determining Gases Type

The use of TGS sensor and Arduino could create a robot to be capable of detecting and classifying some gases. In this research, 3 kinds of SVM Kernel Classifiers are investigated. Robots equipped with 3 TGS sensors are used to classify methanol and acetone. Xbee modul is used as a communication medium between robots and server. The robots are run in the experimental environment. When they detect the gas, they will get closer to the source and classify the gas type. The classified gas data is then sent to the server. From this research, it can concluded that polynomial and RBF have better performance in classifying methanol and acetone

THE FIRST 3D MODEL OF THE OLFACTORY BULB:A STUDY ON ODOR LEARNING AND REPRESENTATION

Le attuali tecniche sperimentali non permettono di studiare come il bulbo olfattivo processa gli odori, quindi ne abbiamo sviluppato un modello tridimensionale su larga scala. Questi riproduce in maniera realistica gli stimoli dovuti alla presenza di odori naturali, le morfologie di cellule mitrali e granulari, insieme alla loro connettivit\ue0. Il nostro modello ritorna predizioni che sono sperimentalmente verificabili, fornendo un potente strumento per lo studio delle computazioni del bulbo olfattivo, quali ad esempio l'apprendimento e la rappresentazione degli odori. Con l'apprendimento di un odore, il bulbo olfattivo si auto-organizza in gruppi di colonne, ciascuna in corrispondenza di un singolo glomerulo o unit\ue0 glomerulare. Usando il nostro modello, abbiamo identificato i meccanismi su cui si basa la formazione di una o pi\uf9 colonne/unit\ue0 glomerulari in seguito alla presentazione di un odore. In aggiunta, abbiamo esaminato come le interazioni fra unit\ue0 glomerulari durante l'apprendimento possono influenzare la configurazione finale delle colonne. In seguito, abbiamo studiato come il bulbo olfattivo elabora gli ingressi provenienti dai recettori olfattivi attivati dagli odori naturali. Questo avviene su due livelli computazionali: lo strato glomerulare al livello di input, e lo strato delle cellule granulari al livello di output verso la corteccia olfattiva. Ci\uf2 suggerisce che le funzioni postulate nei circuiti glomerulari hanno come ruolo primario la trasformazione di un input complesso e disorganizzato in una rappresentazione dove i livelli di attivazione sono normalizzati, e il loro contrasto intensificato. Tuttavia l\u2019output del livello glomerulare non pu\uf2 sincronizzare l\u2019attivit\ue0 dei glomerulari. Pertanto, a livello delle cellule granulari, le interazioni dendrodendritiche inducono una decorrelazione temporale dei pattern rappresentativi dei vari odori, a sua volta dipendente da quella precedentemente realizzata nel livello glomerulare. Questi risultati forniscono importanti indizi riguardanti la computazione/rappresentazione del bulbo olfattivo, dimostrando l'importanza della sua auto-organizzazione modulare in unit\ue0 glomerulari. La sua organizzazione a strati \ue8 particolarmente importante per la rappresentazione degli odori naturali, dal momento che le aree da essi attivate sulla superficie del bubo sono sovrapposte.How the olfactory bulb processes odor input cannot be easily addressed using standard experimental techniques, therefore we have developed a large scale model of olfactory bulb, using realistic three-dimensional inputs, cell morphologies of mitral and granule cells, and connectivity. The model makes experimentally testable prediction, providing a powerful framework for investigating the olfactory bulb computations, such as the odor learning and representation. By the odor learning, the olfactory bulb organizes itself in synaptic columnar clusters related to individual glomeruli, called glomerular units. Using our 3D model, we identify the mechanisms for forming one or more glomerular units in response to a given odor, how and to what extent the glomerular units interfere or interact with each other during learning. Together, we have analyzed how the olfactory bulb processes inputs from olfactory receptor neurons activated by natural odors. This is realized through two computational tiers: the glomerular layer at the site of input, and the granule cell level at the site of output to the olfactory cortex. We suggest that the postulated functions of glomerular circuits have as their primary role transforming a complex and disorganized input into a contrast-enhanced and normalized representation, but cannot provide for synchronization of the distributed glomerular outputs. By contrast, at the granule cell layer, the dendrodendritic interactions mediate temporal decorrelation, which we show is dependent on the preceding contrast enhancement by the glomerular layer. The results provide the first insights into the successive operations in the olfactory bulb, and demonstrate the significance of the modular organization around glomeruli. This layered organization is especially important for natural odor inputs, because they activate many overlapping glomeruli