空氣質量監(jiān)測系統(tǒng)中多分類器的集成技術研究.pdf

1、電子鼻技術是人工嗅覺模擬技術的應用,其模仿生物嗅覺對待測物體進行感知、分析和識別,首先通過傳感器陣列獲取信號,然后利用模式識別技術對被測物進行識別輸出。電子鼻系統(tǒng)具有檢測速度快、可實時在線進行無損或無創(chuàng)檢測的特點。本文以電子鼻在空氣質量監(jiān)測中的應用為背景,主要研究了電子鼻空氣監(jiān)測系統(tǒng)的軟件設計、特征提取以及模式識別算法等問題。
　　本電子鼻空氣監(jiān)測系統(tǒng)主要包括硬件系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)和模式識別算法三個部分。整個系統(tǒng)目前可以完成六種氣體的

2、分類識別與濃度預測,檢測的目標氣體分別為:甲醛、苯、甲苯、一氧化碳、二氧化氮、氨氣。
　　本文首先對模式識別領域涉及的特征提取問題進行了研究。由于電子鼻空氣監(jiān)測系統(tǒng)的六類目標污染氣體具有線性不可分性,一般的線性特征提取方法,如主成分分析(PCA)和獨立分量分析(ICA),難以有效提取其非線性特征。針對該問題,本文以支持向量機分類算法為基礎,重點研究了非線性特征提取方法:核主成分分析(KPCA)。同時,將此方法與PCA和ICA進行對

3、比研究,實驗結果表明該方法得到了更好的實驗效果。
　　同時,本文針對多種污染氣體的識別問題進行了研究,提出了一種新的集成分類器模型用于解決電子鼻系統(tǒng)中的多種污染氣體識別問題,本文的研究重點旨在提升分類器的識別精度及泛化性能。首先運用非線性核主成分分析方法對輸入樣本進行特征提取,然后結合支持向量機分類算法構造五個基分類器,最后對五個基分類器的結果進行融合,作為最終的分類結果進行輸出。采用了兩種方法對基分類器的結果進行融合:多數(shù)投票法