本文選題：人工嗅覺系統(tǒng)　切入點(diǎn)：可靠性評(píng)估　出處：《浙江大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：人工嗅覺系統(tǒng),也稱電子鼻,是一種模擬人的嗅覺系統(tǒng)工作原理而設(shè)計(jì)的新型仿生檢測(cè)儀器,具有快速穩(wěn)定、成本低廉和無(wú)損檢測(cè)等優(yōu)勢(shì)。隨著計(jì)算科學(xué)的快速發(fā)展,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)人工嗅覺系統(tǒng)的信號(hào)中相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜樣本定量和定性分析,已成為研究的熱點(diǎn)之一。分類是人工嗅覺系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要的類型之一。常規(guī)的分類方法只給出預(yù)測(cè)結(jié)果,缺乏對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性評(píng)估,即對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可信程度的評(píng)估以及對(duì)該評(píng)估有效性的保障。概率預(yù)測(cè)算法,如Naive Bayes, Logistic Regression等,可以提供預(yù)測(cè)結(jié)果正確的概率。然而,這些算法過度依賴樣本分布模型的假設(shè),一旦假設(shè)的模型不正確,則預(yù)測(cè)的概率不準(zhǔn)確,可靠性評(píng)估的有效性無(wú)法保證。分類正確率是系統(tǒng)整體預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性的評(píng)價(jià)指標(biāo),但由于氣敏傳感器漂移等因素導(dǎo)致,人工嗅覺系統(tǒng)最初建立的模型在一段時(shí)間后性能很有可能會(huì)下降,因此可靠性評(píng)估的有效性無(wú)法保障。一致性預(yù)測(cè)(Conformal prediction)和韋恩預(yù)測(cè)(Venn machine)方法是最近提出的用于預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性評(píng)估的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這兩種方法都是很有彈性的算法框架,任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法經(jīng)過改造都可以作為他們的底層算法。他們既可以為單個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果也可以為整體預(yù)測(cè)結(jié)果提供可靠性評(píng)估。只要樣本滿足簡(jiǎn)單的獨(dú)立同分布假設(shè)(I.I.D assumption),則可靠性評(píng)估的有效性從理論上得到保障。人參在中國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)中極具藥用價(jià)值,但市場(chǎng)中摻假和以次充好的情況頻發(fā)。人參鑒別通常依據(jù)專家組的判斷,鑒定過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且鑒定結(jié)果的可靠性依賴專家的經(jīng)驗(yàn)。精油是自然界植物中提取揮發(fā)性芳香物質(zhì),在日常生活中應(yīng)用廣泛且種類繁多�；诜治龌瘜W(xué)方法的檢測(cè)過程復(fù)雜且成本較高。肺癌已成為癌癥死亡的主要原因,死亡數(shù)量逐年增加。肺癌診斷最權(quán)威的方法是活體組織切片。但該方法對(duì)人體傷害極大,且短時(shí)間內(nèi)無(wú)法重復(fù)檢測(cè)。研究表明,肺癌的早期篩查能夠大大降低肺癌的死亡率.目前已有的檢測(cè)技術(shù)復(fù)雜且費(fèi)用高昂,難以大面積推廣。因此,人參類別鑒定、精油類別鑒定和肺癌診斷都亟需一種性能穩(wěn)定、快速簡(jiǎn)便、成本低廉且無(wú)損的檢測(cè)方法。本文以人參類別鑒定、精油類別鑒定和肺癌診斷為例,對(duì)人工嗅覺系統(tǒng)預(yù)測(cè)的可靠性進(jìn)行研究。本文使用自主設(shè)計(jì)的人工嗅覺系統(tǒng),引入一致性預(yù)測(cè)和韋恩預(yù)測(cè)算法,在離線模式和在線模式下,對(duì)人參樣本、精油樣本和肺癌診斷樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可靠性評(píng)估,對(duì)可靠性評(píng)估的有效性進(jìn)行分析和討論。本研究對(duì)基于人工嗅覺系統(tǒng)的復(fù)雜樣本預(yù)測(cè)的可靠性研究具有重要意義。除此之外,為了提高對(duì)人參樣本的預(yù)測(cè)性能,本文將人工嗅覺系統(tǒng)與近紅外光譜系統(tǒng)聯(lián)用,提出一種特征級(jí)和一種決策級(jí)的數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。本文主要的研究?jī)?nèi)容和成果如下：設(shè)計(jì)以金屬氧化物半導(dǎo)體氣敏傳感器陣列為核心的人工嗅覺軟硬件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)樣本測(cè)試流程的自動(dòng)控制。對(duì)人參、精油、和肺癌診斷樣本進(jìn)行制備和測(cè)試。針對(duì)人工嗅覺系統(tǒng)預(yù)測(cè)的可靠性研究,首次引入一致性預(yù)測(cè)算法框架�；趉-最近鄰(KNN)和支持向量機(jī)(SVM)構(gòu)造三種一致性預(yù)測(cè)器(CP-1NN, CP-3NN和CP-SVM),在離線和在線模式下對(duì)人參樣本、精油樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),并與INN,3NN和SVM預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。離線模式下,一致性預(yù)測(cè)器進(jìn)行強(qiáng)制預(yù)測(cè)(輸出單一預(yù)測(cè)值)時(shí),對(duì)人參和精油樣本分別獲得最優(yōu)分類率為85.71%(CP-1NN)和96.17%(CP-1NN)。同時(shí),一致性預(yù)測(cè)器為每個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果提供了可靠性評(píng)估。在線模式下,一致性預(yù)測(cè)器的預(yù)測(cè)結(jié)果中錯(cuò)誤區(qū)域預(yù)測(cè)的比例不超過預(yù)設(shè)的顯著性水平(由用戶定義)。說明整體區(qū)域預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性評(píng)估是有效的。對(duì)三種一致性預(yù)測(cè)器在特定顯著性水平下的預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度以及空預(yù)測(cè)、單一預(yù)測(cè)和多預(yù)測(cè)的特點(diǎn)進(jìn)行了分析和討論。針對(duì)人工嗅覺系統(tǒng)的可靠性研究,首次引入韋恩預(yù)測(cè)算法框架�；诔Ｒ�(guī)概率預(yù)測(cè)方法,Naive Bayes, Softmax Regression和Platt's Method,構(gòu)造三種韋恩預(yù)測(cè)器(VM-NB, VM-SR, VM-SVM),在離線和在線模式下對(duì)人參樣本、肺癌診斷樣本進(jìn)行概率預(yù)測(cè),同時(shí)與三種常規(guī)概率預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)結(jié)果在分類準(zhǔn)確率和概率預(yù)測(cè)有效性方面進(jìn)行比較。離線模式下,韋恩預(yù)測(cè)器對(duì)人參和肺癌診斷樣本獲得最優(yōu)分類率分別為86.35%(VM-SVM)和97.22%(VM-SR)。同時(shí),提供每個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果預(yù)測(cè)正確的概率區(qū)間。韋恩預(yù)測(cè)器概率預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性指標(biāo)優(yōu)于相應(yīng)的常規(guī)概率預(yù)測(cè)方法,且預(yù)測(cè)的概率區(qū)間和實(shí)際觀測(cè)到預(yù)測(cè)正確的概率是一致的,說明了韋恩預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性。韋恩預(yù)測(cè)的概率區(qū)間寬度非常窄,接近于單一概率預(yù)測(cè)值。在線模式下,韋恩預(yù)測(cè)器仍然輸出可靠的概率區(qū)間,且隨著訓(xùn)練集樣本數(shù)量的增加,概率區(qū)間的分布不斷上移,概率區(qū)間的寬度不斷減小,即韋恩預(yù)測(cè)器的精確度不斷提高。。將人工嗅覺系統(tǒng)與近紅外光譜組成的混合系統(tǒng)用于人參樣本的分類。針對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)特征數(shù)量不平衡的特點(diǎn),提出加權(quán)的特征級(jí)數(shù)據(jù)融合方法,獲得99.58%的分類率。結(jié)合概率預(yù)測(cè)和Dempster-Shafer證據(jù)理論提出決策級(jí)數(shù)據(jù)融合方法,獲得99.24%的分類率。兩種數(shù)據(jù)融合方法的分類率都高于任一單一系統(tǒng)(人工嗅覺系統(tǒng)90.18%,近紅外光譜系統(tǒng)97.98%),且差異是統(tǒng)計(jì)顯著的。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212

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8 邱e，

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