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对电子鼻中数据分析(包括数据预处理、特征生成、特征降维和分类识别)问题进行研究.首先提出了将消除工频干扰、小波阈值去噪和数据归一化联用的电子鼻数据预处理新方法;然后从相对电导变化率及其微分、积分、曲率和平均数不等式的角度出发生成110维的初始特征空间;接着采用8种特征选择算法综合降维至41维,再利用核熵成分分析提取12维新特征;最后分别采用Softmax回归和改进的BP神经网络进行分类识别.在数据分析的基础上考察实验参数——气路流量和水浴蒸发温度对白酒识别的影响,同时结合主成分分析和线性判别分析得出