基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别

• 作者: 王岩 赵静 陈向东
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电子鼻 快速独立分量分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 生物化学类传感器
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2007.01.009

摘要

气体传感器阵列是电子鼻系统的重要组成部分,传感器阵列的交叉敏特性严重影响电子鼻对气体识别的准确率.将快速独立分量分析算法和BP网络相结合用于电子鼻的模式识别可以有效地改善这一问题.并由一个5个传感器组成的电子鼻系统,对10组不同体积分数的3种气体测量得到的30组数据样本进行仿真.结果表明,用快速独立分量分析对数据作预处理,可以简化计算,减少数据之间的相关性,将预处理后的数据样本作为BP网络的输入,使网络结构简化,收敛速度快.利用该方法可以提高电子鼻识别气体的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵静	西南交通大学信息科学与技术学院	50	448	12.0	19.0
2	陈向东	西南交通大学信息科学与技术学院	159	826	13.0	17.0
3	王岩	西南交通大学信息科学与技术学院	16	86	5.0	9.0