| 基于多域特征融合的手持式电子鼻白酒识别 |
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| 引用本文： | 王,茜.基于多域特征融合的手持式电子鼻白酒识别[J].传感技术学报,2021,34(2):143-149. |
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| 作者姓名： | 王 茜 |
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| 作者单位： | 天津大学机器人与自主系统研究所,天津市过程检测与控制重点实验室,天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61573252)、国家重点研发计划项目(2017YFC0306200) |
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| 摘 要： | 为提升手持式电子鼻辨别白酒的准确率,本文提出了一种基于多域特征融合的识别方法.首先,分别基于统计学分析、小波包分析和一对多共同空间模式(One Versus Rest Common Spatial Pattern,OVR-CSP)提取信号的时域、时频域和空域特征.其次,基于特征加权的方法将时域、时频域和空域特征进行融合.利用自制的手持式电子鼻采集了 6种白酒样本并进行识别实验,结果显示,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器时,与单独使用时域、时频域和空域特征相比,所提多域融合特征方法的识别准确率分别提高了 9.83％、8％和1.5％.进一步比较了 SVM、K近邻(K-Nearest Neighbour,KNN)和BP神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network,BP-ANN)三种分类识别方法识别准确率和运行时间,结果表明,KNN算法的用时最短,且识别率较高.
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| 关 键 词： | 手持式电子鼻 白酒识别 小波包 OVR-CSP 特征提取 |
Multi-Domain Feature Fusion Based Chinese Liquor Recognition Using a Hand-Held Electronic Nose |
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| WANG Qian,MENG Qinghao,JIN Licheng.Multi-Domain Feature Fusion Based Chinese Liquor Recognition Using a Hand-Held Electronic Nose[J].Journal of Transduction Technology,2021,34(2):143-149. |
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| Authors: | WANG Qian MENG Qinghao JIN Licheng |
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