| 基于KPCA与MRVM的二元混合气体成分识别算法研究 |
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| 引用本文： | 陈寅生,罗中明,孙崐,许永辉,王祁.基于KPCA与MRVM的二元混合气体成分识别算法研究[J].传感技术学报,2019,32(2). |
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| 作者姓名： | 陈寅生 罗中明 孙崐 许永辉 王祁 |
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| 作者单位： | 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院,哈尔滨,150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学青年基金项目(61803128) |
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| 摘 要： | 混合气体成分识别是电子鼻系统进行气体检测与分析的关键技术。为了提高二元混合气体成分识别准确率，本文提出了一种基于KPCA与MRVM相结合的二元混合气体成分识别算法,该算法利用 KPCA的非线性特征提取能力对传感 阵列的响应信号进行特征提取，再利用多分类相关向量机(MRVM)分类器对二元混合气体成分进行识别， 通过自主设计的实验系统获得的气体样本集对算法的有效性进行了验证。实验结果说明二元混合气体成分识别准确率达到99.83%。
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| 关 键 词： | 电子鼻 气体成分识别 核主成分分析 多分类相关向量机 |
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