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杂志ISSN号
基于核PCA与在线支持向量机的电子鼻气体分类研究
作者单位:
;1.昆明理工大学信息工程与自动化学院;2.成都工业学院
摘 要:
通过电子鼻系统获取的数据具有维数高、非线性变化等特点,不利于后续算法的识别或分类。因此,提出了基于核主元分析(KPCA)与在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统识别新算法。首先采用KPCA算法对采集到的原始数据进行特征提取,达到降维与去噪的目的,然后使用在线支持向量机对数据进行预测,最后与基于径向基函数的神经网络算法(RBF)预测结果进行对比分析。实验结果表明,新算法在电子鼻信号处理领域相对较优,具有较好的价值。
关 键 词:
电子鼻
核主成分分析(KPCA)
在线支持向量机(Online-SVM)
RBF神经网络
RESEARCH ON ELECTRONIC NOSE GAS CLASSIFICATION BASED ON KERNEL PCA AND ONLINE-SVM
Abstract:
Keywords:
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