基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别

• 作者: 刘锦淮 赵赟 郭振华
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 电子鼻 动态检测 核主成分分析(KPCA) RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与动态
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TP212
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2007.06.023

摘要

提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性.将传感器阵列的动态检测方法应用到电子鼻系统中,对甲苯、乙酸酐、乙醚、丙酮4种气体进行检测,针对响应信息的非线性变化利用KPCA进行特征提取,并作为RBF网络的输入,检测系统重复性和稳定性好,识别率可达87.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘锦淮	中国科学院合肥智能机械研究所	58	768	15.0	25.0
2	郭振华	中国科学院合肥智能机械研究所	12	189	7.0	12.0
6	赵赟	中国科学院合肥智能机械研究所	3	30	3.0	3.0