[发明专利]基于多重自组织神经网络的电子鼻在线漂移补偿方法

权利要求书

1.基于多重自组织神经网络的电子鼻在线漂移补偿方法，其特征在于，包括如下步骤：

A)初始化步骤，其具体为：

a1)初始化时刻t＝0；

a2)获取t＝0时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列X_ts(0)：

X_ts(0)＝[x_ts，1(0)，x_ts，2(0)，…，x_ts，i(0)]；

其中，i表示电子鼻气体传感器阵列中气体传感器的个数；x_ts，1(0)，x_ts，2(0)，…，x_ts，i(0)分别表示在t＝0时刻电子鼻气体传感器阵列中i个气体传感器的电信号输出值；

B)在线漂移补偿步骤；具体为：

b1)时刻t自加1；

b2)获取当前时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列X_ts(t)：

X_ts(t)＝[x_ts，1(t)，x_ts，2(t)，…，x_ts，i(t)]；

其中，x_ts，1(t)，x_ts，2(t)，…，x_ts，i(t)分别表示在当前时刻电子鼻气体传感器阵列中i个气体传感器的电信号输出值；

b3)求取当前时刻的电信号输出阵列斜率

其中，n为时刻差参数，取值为1～10之间的整数；X_ts(t-n)表示在此前第n个时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列；||X_ts(t)-X_ts(0)||表示取X_ts(t)与X_ts(0)的欧氏距离，||X_ts(t)-X_ts(t-n)||表示取X_ts(t)与X_ts(t-n)的欧氏距离；

判断当前时刻的电信号输出阵列斜率是否大于预设的斜率筛选阈值若则当前时刻的在线漂移补偿步骤到此终止；否则，继续执行步骤b4)；

b4)求取当前时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列X_ts(t)与电子鼻中匹配获胜神经元的归一化欧氏距离Δd(t)：

其中，K表示电子鼻的自组织神经网络的数量，M_k表示电子鼻的第k个自组织神经网络中神经元的数量；Wmk(t-1)=[wm,1k(t-1),wm,2k(t-1),...,wm,ik(t-1)]]]>表示在此前一时刻电子鼻的第k个自组织神经网络中第m个神经元，则分别表示所述神经元中的i个特征电信号值；符号表示取归一化值，和分别表示取所述电信号输出阵列X_ts(t)的归一化值和取所述神经元的归一化值；表示取与的欧氏距离；表示取与的欧氏距离在所有k∈{1，2，…，K}和m∈{1，2，…，M_k}情况中的最小值；

判断当前时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列X_ts(t)与电子鼻中匹配获胜神经元的归一化欧氏距离Δd(t)是否大于预设的距离筛选阈值θ_d，若Δd(t)＞θ_d，则当前时刻的在线漂移补偿步骤到此终止；否则，继续执行步骤b5)；

b5)求取匹配获胜神经元所在自组织神经网络的序号k_1st以及匹配次获胜神经元所在自组织神经网络的序号k_2nd：

其中，表示取与的欧氏距离在所有k∈{1，2，…，K}和m∈{1，2，…，M_k}情况中仅大于的次最小值；

判断匹配获胜神经元与匹配次获胜神经元是否在同一自组织神经网络，若k_1st＝k_2nd，按照下式对匹配获胜神经元和匹配次获胜神经元所在自组织神经网络中各个神经元进行漂移补偿：

k＝k_1st或k_2nd；

若k_1st≠k_2nd，则按照下式分别对匹配获胜神经元所在自组织神经网络中各个神经元和匹配次获胜神经元所在自组织神经网络中各个神经元进行漂移补偿：

其中，表示在当前时刻电子鼻的第k个自组织神经网络中第m个神经元，则分别表示所述神经元中的i个特征电信号值；a为补偿比例系数，取值范围为0＜a≤1；

C)循环执行步骤B)，直至电子鼻终止在线漂移补偿工作。