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基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别 总被引:1,自引:0,他引:1
气体传感器阵列是电子鼻系统的重要组成部分,传感器阵列的交叉敏特性严重影响电子鼻对气体识别的准确率.将快速独立分量分析算法和BP网络相结合用于电子鼻的模式识别可以有效地改善这一问题.并由一个5个传感器组成的电子鼻系统,对10组不同体积分数的3种气体测量得到的30组数据样本进行仿真.结果表明,用快速独立分量分析对数据作预处理,可以简化计算,减少数据之间的相关性,将预处理后的数据样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,收敛速度快.利用该方法可以提高电子鼻识别气体的准确率. 相似文献
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基于独立分量分析和BP网络的电子鼻模式识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高电子鼻对混合气体的识别率,针对气体传感器阵列的交叉敏感特性,探讨了在电子鼻系统中基于独立分量分析(ICA)算法与BP神经网络相结合进行模式识别的可行性。并对4个气体传感器组成的电子鼻对4种气体混合物所测得的原始数据进行处理,结果表明:ICA算法对数据进行有效预分类,减少了样本之间的相关性,将生成的新样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,在保证一定正确率的前提下,大大提高网络的学习速度。利用该方法可以提高电子鼻识别混合气体的准确率。 相似文献
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研制了一种以ARM9为控制芯片,搭载Linux的电子鼻系统。系统硬件由自动进气装置、密闭气室、传感器阵列、数据采集模块构成。控制软件界面采用QT编写,完成了嵌入式终端软件和上位机软件。该系统能够实现对气体进行自动进气、数据采样、数据保存,采样曲线实时显示监控等功能。并能利用MATLAB编写的电子鼻气味识别分析软件对数据进行分类识别算法分析,达到智能识别不同气味的目的。实验证明,此嵌入式电子鼻系统体积小、携带方便、稳定度高、成本低,能够实现对多种不同的气味进行准确识别。 相似文献
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电子鼻传感器在对环境污染的混合气体浓度监测及对工业废气检测中具有重要的作用,但由于现有算法的辨识能力和抗干扰能力差,影响提取原始信息信号的准确度;独立分量分析(ICA)方法是一种高效自信号分离方法;它将独立的源信号从混合信号中分离出来;文中经过电子鼻传感器检测出混合气体信号,通过ICA算法对混合气体进行分解,对外界干扰噪声进行消除,从而使气体成分辨别达到很好的效果;最后经过MATLAB仿真验证,对辨识出来的原始气体成分具有高精度,强抗干扰能力. 相似文献