本文關鍵詞：針對氣體傳感器陣列的集成分類算法研究

  更多相關文章： 電子鼻 氣體分類 預處理 分類器 分類器集成

【摘要】：由于氣體傳感器的交叉敏感特征,單一氣體傳感器無法對多種氣體進行準確的定性和定量檢測。與單一氣體傳感器相比,電子鼻具有更好的準確性和實時性,因此被廣泛應用在各領域的氣體識別中。現階段的電子鼻系統主要包括氣體傳感器陣列單元和信號處理算法,本文對電子鼻中的信號處理算法進行研究,以提升電子鼻對氣體的檢測效果。本文的研究著重于信號處理算法中的信號預處理和分類器算法兩個部分。 (1)使用核主成分分析得到高維空間信息,再利用正交信號校正去除冗余部分得到預處理后的數據,結合以上兩種算法,得到了核正交信號校正算法,并將其用于信號預處理,提升氣體識別的分類效果； (2)研究不同分類器的原理,并進行樣本測試得到針對氣體傳感器陣列的分類器,此外,通過研究不同的分類器集成算法,設計了針對氣體傳感器陣列的分類器集成算法,并使用設計的分類器集成算法改進分類器,以此來進一步提升分類效果。本文選用六種揮發(fā)性有機氣體的數據作為樣本,數據測量周期為三年。使用樣本數據對分類器算法進行測試,與近幾年提出的針對氣體傳感器陣列的其他分類器算法相比,本文的分類算法準確率平均提高20%,可以更好地實現氣體的檢測分類。
【關鍵詞】：電子鼻 氣體分類 預處理 分類器 分類器集成
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X831;TP212
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景9
• 1.2 氣體傳感器的研究現狀9-12
• 1.3 課題的研究意義12
• 1.4 論文組織架構12-13
• 2 分類器介紹13-27
• 2.1 分類器概述13-15
• 2.2 基于統計學習理論的分類器算法15-20
• 2.2.1 支持向量機15-18
• 2.2.2 KNN分類算法18-20
• 2.3 基于人工神經網絡的分類器算法20-27
• 2.3.1 BP神經網絡21-24
• 2.3.2 極限學習機24-27
• 3 針對氣體傳感器陣列的分類器集成算法27-37
• 3.1 預處理算法27-33
• 3.1.1 正交信號校正算法27-28
• 3.1.2 核主成分分析28-32
• 3.1.3 核正交信號校正算法32-33
• 3.2 AdaBoost算法33-35
• 3.2.1 算法思想33-35
• 3.2.2 算法設計35
• 3.3 Bagging算法35-37
• 3.3.1 算法思想35-36
• 3.3.2 算法設計36-37
• 4 算法實現與性能比較37-48
• 4.1 實驗數據37-40
• 4.2 實驗過程40-41
• 4.3 實驗結果41-47
• 4.4 結果分析47-48
• 結論48-49
• 參考文獻49-51
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況51-52
• 致謝52-53

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本文編號：1021763