本文關(guān)鍵詞：針對(duì)氣體傳感器陣列的集成分類算法研究

  更多相關(guān)文章： 電子鼻 氣體分類 預(yù)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(duì)多種氣體進(jìn)行準(zhǔn)確的定性和定量檢測(cè)。與單一氣體傳感器相比,電子鼻具有更好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性,因此被廣泛應(yīng)用在各領(lǐng)域的氣體識(shí)別中�，F(xiàn)階段的電子鼻系統(tǒng)主要包括氣體傳感器陣列單元和信號(hào)處理算法,本文對(duì)電子鼻中的信號(hào)處理算法進(jìn)行研究,以提升電子鼻對(duì)氣體的檢測(cè)效果。本文的研究著重于信號(hào)處理算法中的信號(hào)預(yù)處理和分類器算法兩個(gè)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(hào)校正去除冗余部分得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù),結(jié)合以上兩種算法,得到了核正交信號(hào)校正算法,并將其用于信號(hào)預(yù)處理,提升氣體識(shí)別的分類效果； (2)研究不同分類器的原理,并進(jìn)行樣本測(cè)試得到針對(duì)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(shè)計(jì)了針對(duì)氣體傳感器陣列的分類器集成算法,并使用設(shè)計(jì)的分類器集成算法改進(jìn)分類器,以此來進(jìn)一步提升分類效果。本文選用六種揮發(fā)性有機(jī)氣體的數(shù)據(jù)作為樣本,數(shù)據(jù)測(cè)量周期為三年。使用樣本數(shù)據(jù)對(duì)分類器算法進(jìn)行測(cè)試,與近幾年提出的針對(duì)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(zhǔn)確率平均提高20%,可以更好地實(shí)現(xiàn)氣體的檢測(cè)分類。
【關(guān)鍵詞】：電子鼻 氣體分類 預(yù)處理 分類器 分類器集成
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(xiàn)狀9-12
• 1.3 課題的研究意義12
• 1.4 論文組織架構(gòu)12-13
• 2 分類器介紹13-27
• 2.1 分類器概述13-15
• 2.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類器算法15-20
• 2.2.1 支持向量機(jī)15-18
• 2.2.2 KNN分類算法18-20
• 2.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器算法20-27
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-24
• 2.3.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)24-27
• 3 針對(duì)氣體傳感器陣列的分類器集成算法27-37
• 3.1 預(yù)處理算法27-33
• 3.1.1 正交信號(hào)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(hào)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(shè)計(jì)35
• 3.3 Bagging算法35-37
• 3.3.1 算法思想35-36
• 3.3.2 算法設(shè)計(jì)36-37
• 4 算法實(shí)現(xiàn)與性能比較37-48
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)37-40
• 4.2 實(shí)驗(yàn)過程40-41
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-47
• 4.4 結(jié)果分析47-48
• 結(jié)論48-49
• 參考文獻(xiàn)49-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況51-52
• 致謝52-53

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