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文檔簡介
1、電子鼻不僅對于各類氣體污染日益嚴(yán)重的今天有著重要的應(yīng)用價值,同時隨著計算機(jī)技術(shù)以及模式識別知識的發(fā)展,電子鼻的應(yīng)用已經(jīng)擴(kuò)展到醫(yī)療診斷、工業(yè)生產(chǎn)以及食品安全等等領(lǐng)域中了。但是,由于電子鼻中的氣體傳感器漂移問題嚴(yán)重影響著電子鼻的可靠性與實用性,因此大大制約了電子鼻在實際中的應(yīng)用與推廣。因為造成氣體傳感器發(fā)生漂移的原因復(fù)雜,諸如化學(xué)腐蝕、材質(zhì)老化、環(huán)境變化等因素,這種漂移特征具有高度的非線性與混沌性,所以對于氣體傳感器的漂移補(bǔ)償一直是個棘手的
2、問題。深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network, DBN)作為深度學(xué)習(xí)中的典型模型,具有很強(qiáng)的非線性擬合能力,能夠通過多層隱含層的非線性映射,提取對象的深度特征。
本文正是基于DBN的這些優(yōu)點,將它應(yīng)用到電子鼻的氣體傳感器漂移補(bǔ)償當(dāng)中。具體來說本文做了以下三方面的工作:
?、籴槍怏w傳感器漂移信號因為高度非線性與混沌性而難以從特征層面上進(jìn)行補(bǔ)償?shù)膯栴},本文提出并驗證了DBN能夠在特征層面上抑制漂移信號的表達(dá)
3、,以及分析總結(jié)出了DBN是通過對對象不斷分解重構(gòu),增強(qiáng)特征間的相關(guān)性,做到對漂移特征的抑制。
?、卺槍BN的參數(shù)難以設(shè)置與調(diào)節(jié)問題,本文就氣體傳感器漂移補(bǔ)償問題,將參數(shù)劃分為學(xué)習(xí)參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)兩個方面進(jìn)行了詳細(xì)分析,并通過對比試驗得出了最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。
?、弁ㄟ^總結(jié)目前的自適應(yīng)校正漂移補(bǔ)償方法,提出了基于遷移學(xué)習(xí)的 DBN氣體傳感器漂移補(bǔ)償方法,從特征層面與決策層面雙管齊下的對傳感器漂移進(jìn)行補(bǔ)償,并通過實驗驗證了其有效
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