电子鼻模式识别算法的比较研究

• 作者: 张覃轶 张顺平 王林 谢长生 阳浩
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 模式识别算法 比较
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 576-579
• 页数: 4页
• 分类号: TP274|TP212.2
• 字数: 3349字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2005.03.034

摘要

文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力.采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同算法进行了系统比较.研究表明基于神经网络的模式识别算法比基于统计理论的模式识别算法具有更高的识别精度.如果同时考虑定性指标,当训练速度要求不高时,宜采用学习向量量化算法;能满足内存需求前提下,优先推荐采用概率神经网算法.对于选择性高的信号,采用线性判别分析可以达到最佳效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢长生	华中科技大学材料科学与工程学院	348	4405	33.0	51.0
2	张覃轶	华中科技大学材料科学与工程学院	36	342	9.0	17.0
4	王林	华中科技大学材料科学与工程学院	75	955	17.0	27.0
7	阳浩	武汉理工大学材料科学与工程学院	1	58	1.0	1.0
8	张顺平	华中科技大学材料科学与工程学院	24	223	8.0	14.0