Improving odorant chemical class prediction with multi-layer perceptrons using temporal odorant spike responses from drosophila melanogaster olfactory receptor neurons.

本研究探讨利用时间序列尖峰数据提高嗅觉生物传感器预测性能的可能性。作者提出一种人工神经网络（ANN），采用最优混合多层感知机（MLP）系统，对果蝇（Drosophila melanogaster）嗅觉受体神经元（DmOrs）的尖峰响应进行分类，以识别化学气味物的类别。所用数据来自6个果蝇嗅觉受体对34种气味物的响应，并提取500 m...