基于電子鼻的特征提取及模式分類方法研究.pdf

1、電子鼻作為一種模仿生物嗅覺系統(tǒng)的智能裝置能夠可靠并且快速的實(shí)現(xiàn)對(duì)簡(jiǎn)單或復(fù)雜氣味的辨別。相對(duì)于傳統(tǒng)的氣相色譜儀等昂貴的氣體分析儀器,它操作簡(jiǎn)單,分析結(jié)果可靠,且適合現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè),因而廣泛的應(yīng)用在食品,農(nóng)業(yè),醫(yī)療,環(huán)境檢測(cè)等各行業(yè)。特征提取和模式識(shí)別是一個(gè)電子鼻系統(tǒng)中的兩個(gè)關(guān)鍵部分,其中特征提取很大程度上影響了分類模型的可靠性以及對(duì)未知樣本識(shí)別的準(zhǔn)確性,模式識(shí)別是對(duì)特征提取后的信息再進(jìn)行適當(dāng)處理,從而獲得準(zhǔn)確的氣體成分和濃度的信息。因此研究先進(jìn)

2、的特征提取和模式分類方法并將其應(yīng)用到電子鼻系統(tǒng)中具有較高的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文在論述了現(xiàn)有的特征提取和模式識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,基于電子鼻系統(tǒng),在特征提取方面,研究了傳統(tǒng)的主成分分析法,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究核主成分分析,并分別用這兩種方法對(duì)兩組不同類型的電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在模式識(shí)別方面,在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究了支持向量機(jī)理論,并用該方法對(duì)不同濃度的CO、CH4、H2氣體組成的三十個(gè)氣體樣本進(jìn)行定性識(shí)別,對(duì)

3、不同濃度的CH4氣體的三十個(gè)氣體樣本進(jìn)行定量分析；針對(duì)支持向量機(jī)核參數(shù)的選取問題,為進(jìn)一步減小定量分析中的平均相對(duì)誤差,得到參數(shù)的最優(yōu)組合,引入了粒子群優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后,研究了核主成分分析與支持向量機(jī)結(jié)合的算法,對(duì)高維的電子鼻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行討論。
　　 通過上述的研究表明:核主成分分析對(duì)于處理非線性問題或者樣本維數(shù)很高的情況下具有良好的效果,能夠提取更多有用的信息；支持向量機(jī)相比于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的