[发明专利]基于一类局部表达模型的电子鼻非目标干扰气体识别方法有效

专利信息
申请号: 201710009931.1 申请日: 2017-01-06
公开(公告)号: CN106770967B 公开(公告)日: 2019-02-12
发明(设计)人: 张磊;邓平聆;何贞苇;柳吉;段青言;王姗姗 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G01N33/00 分类号: G01N33/00
代理公司: 重庆大学专利中心 50201 代理人: 唐开平
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明提供基于一类局部表达模型的电子鼻非目标干扰气体识别方法,它包括以下步骤:步骤1、在已确定的目标气体样本Xs中找到待测样本y的一类局部表达模型;步骤2、计算出表达系数向量α;步骤3、获取最优误差检测阈值T*;步骤4、求得待测样本y与表达值的残差RES,如果RES≤T*,那么待测样本y为目标气体样本;如果RES>T*,那么待测样本y即为异常的干扰气体样本。本发明的技术效果是:减少了运算量减,并提高了气体检测的准确性。
搜索关键词: 基于 一类 局部 表达 模型 电子 目标 干扰 气体 识别 方法
【主权项】:
1.基于一类局部表达模型的电子鼻非目标干扰气体识别方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1、在已确定的目标气体样本Xs中找到待测样本y的一类局部表达模型,待测样本y的一类局部表达模型优化式如下:式中,是表达系数向量,Xk是在目标气体样本Xs中与待测样本y最相关的k个目标气体样本;0<λ≤1和0<μ≤1为正则系数,R(α)为正则规范化范数;αpq∈α,αp和αq是表达系数向量α里的任意两个值,分别表示了Xk中第p个样本和第q个样本的表达系数,wpq为第p个近邻目标气体样本xp与第q个近邻目标气体样本xq的相似程度;步骤2、计算出表达系数向量α表达系数向量α的求解式为:式中,L=D‑MR(α)具有L1范数和L2范数两种正则化方式,Mpq为矩阵M中第p行q列对应的值;D是一个对角阵,Dpp是矩阵D中的对角线第p个位置的值;σ2是高斯函数的方差,是一个常数,本步骤采用ADMM的方法求解;步骤3、获取最优误差检测阈值T*目标气体训练样本的表达误差为:干扰气体训练样本的表达误差可以表达为:αwi表示单个目标气体训练样本wi∈W的表达系数向量,αhi表示单个干扰气体训练样本hi∈H的表达系数向量,表示wi的k个近邻目标样本,表示hi的k个近邻目标样本,N为目标气体训练样本数,n为干扰气体训练样本数;最优误差检测阈值T*为:步骤4、求得待测样本y与表达值Xkα的残差RES通过步骤2获得表达系数向量α后,待测样本y的表达误差通过y与表达值Xkα的残差来进行表示,即通过判断残差RES的大小来判断待测样本y属于目标气体还是干扰气体,如果RES≤T*,那么待测样本y为目标气体;如果RES>T*,那么待测样本y即为异常的干扰气体。
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