[发明专利]基于双层集成神经网络的电子鼻预测方法有效
| 申请号： | 201910967491.X | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110726813B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 韦真博;钱康;朱建锡;王俊;程绍明;余桂平 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01N33/12 | 分类号： | G01N33/12;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双层集成神经网络的电子鼻预测方法。包括：1、使用电子鼻采集已知标签的样本的气味数据，去基线处理后构成样本数据集，归一化处理，并将得到的数据集分为训练集和测试集；2、将训练集和测试集转化为神经网络的输入格式；3、在第一层网络中集成多个具有差异性的卷积神经网络，单个卷积神经网络作为第二层网络，将双层卷积神经网络进行集成，使用网格搜索法对超参数进行寻优，进而构建基于归一化处理后数据集的预测模型，完成对待测样品的分类。本发明结合了卷积神经网络自动提取数据集中抽象局部、拟合能力强和集成算法能有效提高预测模型泛化能力和稳定性等特点，提高了电子鼻的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双层 集成 神经网络 电子 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于双层集成神经网络的电子鼻预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)使用电子鼻获取已知标签的样品的响应曲线；将响应曲线去基线得到样本数据集S
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