人工智能学院研究生在国际权威期刊《Sensors and Actuators: B. Chemical》上发表学术论文

近日，浙江农林大学人工智能学院24级电子信息专业硕士研究生陆建宇在国际传感器领域权威期刊《Sensors and Actuators: B. Chemical》（中科院一区Top，IF=8.3)发表题为“GGPD-Net: Geometry-aware spatiotemporal learning with sensor position embedding for a bio-inspired e-nose in Codonopsis Radix discrimination”的研究论文。

党参是我国重要的药食同源中药材，其品质、药效及市场价值与道地产区密切相关。受生态环境、栽培方式等因素影响，不同产地党参在挥发性成分和药性特征上存在一定差异，而市场流通过程中还存在产地信息不清、批次混杂以及相似替代等现象，给中药材质量评价与市场监管带来了巨大挑战。

该论文创新性地构建了一种融合仿生电子鼻系统与几何感知深度学习模型的智能识别方法。研究团队自主设计了具有分流均化功能的仿生检测气室，采用三维MEMS气体传感器阵列获取党参挥发性气味特征，并首次将传感器空间位置信息显式融入深度学习模型，实现了气室空间结构信息与传感器动态响应信息的协同建模。实验结果表明，该方法能够准确实现不同来源党参的快速区分，并有效识别易混淆药材，具有快速、无损、智能化等优势。

本研究由浙江农林大学作为第一完成单位，在学校惠国华名师工作室（科研育人）的支持指导下完成，选题体现了计算机学科“数智赋农”的科研理念与组织化做法，硕士研究生陆建宇为第一作者，研究生雍程翔、毕德益及多名本科生深度参与研究，通讯作者为人工智能吴鹏副教授和惠国华教授。

《Sensors and Actuators: B. Chemical》是传感器与分析化学领域老牌国际权威学术期刊，主要刊载化学传感器、生物传感器、分析微系统及智能传感技术等方向的原创性研究成果，重点关注具有创新性的传感机理、检测方法及其在复杂分析场景中的应用。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.snb.2026.140523