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摘要:
为了研究数据预处理算法和传感器阵列优化对电子鼻气体辨识的影响,对3种气体进行了测试.使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)法选择预处理算法,确定分类效果最好的相对差分法对电子鼻数据进行预处理.对初始阵列优化前,首先通过传感器响应变化趋势及变异系数剔除响应异常的传感器;然后进行PCA因子载荷分析,结合相关系数分析及方差膨胀因子进行多重共线性检验确定可能的最优阵列.最后,运用反向传播(Back propagation,BP)神经网络对可能的最优阵列进行气体识别检验并确定最终阵列,同时选取其他阵列作为对照研究.通过计算检验,证明本文的阵列优化方法不仅可以剔除异常和冗余传感器,而且对测试样本分类效果良好.
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文献信息
篇名 电子鼻中预处理算法选择及阵列优化
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 电子鼻 变异系数 相关系数 因子载荷分析 方差膨胀因子
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1099-1108
页数 10页 分类号 TP391.4
字数 4881字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2015.05.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾明 天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所 26 316 10.0 17.0
2 孟庆浩 天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所 37 554 13.0 22.0
3 亓培锋 天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所 3 40 3.0 3.0
4 井雅琪 天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所 3 40 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电子鼻
变异系数
相关系数
因子载荷分析
方差膨胀因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导