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文檔簡介
1、現(xiàn)代社會中,室內(nèi)及車內(nèi)的空氣污染是影響人類生活質(zhì)量的主要問題之一。傳統(tǒng)的化學(xué)分析式空氣質(zhì)量檢測方法成本高、時間長、且需要專業(yè)人員操作,不利于普及。而電子鼻方法以其檢測速度快、方便易用等優(yōu)點,成為一種極具潛力的氣體分析替代方法。目前的電子鼻技術(shù)研究雖然取得了較大的進(jìn)展,但距離實用化仍然存在差距,主要表現(xiàn)在長期漂移、背景干擾、個體差異等問題還沒有得到妥善解決。
電子鼻漂移可以分為短期漂移和長期漂移兩類,本文將其中的長期漂移抑制
2、方法作為研究重點。首先,構(gòu)建了一套電子鼻實驗平臺用以收集傳感器陣列受長期漂移影響后的響應(yīng)信號。該實驗平臺由進(jìn)樣系統(tǒng)、氣敏傳感器陣列、上位機(jī)等部分組成,可完成多種類型的電子鼻驗證實驗。實驗平臺中的氣敏傳感器陣列部分采用4個氣敏傳感器組成。在氣敏傳感器選型過程中,觀察了每一種氣敏傳感器在不同加熱電壓下的響應(yīng)??紤]到加熱電壓變化對氣敏傳感器響應(yīng)特性的影響,對其中的某些傳感器使用了非標(biāo)準(zhǔn)幅度的電壓作為加熱電壓,在一定程度上增強(qiáng)了傳感器陣列響應(yīng)的
3、選擇性。
通過對長期漂移信號的離線分析,發(fā)現(xiàn)長期漂移具有緩慢且無規(guī)律的變化趨勢。主成分分析(principle component analysis,PCA)方法的Wilks準(zhǔn)則在確定最佳可視化分類的主成分時,忽視了分類面邊緣樣本對數(shù)據(jù)重心的影響,進(jìn)而使得分類效果不佳。本文采用“懲罰”機(jī)制改進(jìn)了Wilks準(zhǔn)則的重心求取方法,實驗表明改進(jìn)后的方法避免了最佳分類主成分的誤選。
正交信號校正(orthogonal
4、signal correction,OSC)方法無法于在線工作中進(jìn)行算法模型的調(diào)整,本文通過增加“記憶空間”和“識別結(jié)果處理”模塊對OSC方法進(jìn)行在線化改進(jìn),實驗表明,與原方法相比,改進(jìn)后的OSC方法能夠于在線工作過程中分離出一定的長期漂移信號,減小其對傳感器響應(yīng)的影響。
常規(guī)在線抗漂移方法包括多重自組織圖(multiple self-organizing maps,MSOM)和自適應(yīng)諧振(adaptive resonan
5、ce theory,ART)網(wǎng)絡(luò)。它們在重訓(xùn)練過程中僅對當(dāng)前類別樣本所對應(yīng)的神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行在線修正,這樣的做法容易造成局部補(bǔ)償問題,給漂移補(bǔ)償結(jié)果帶來不良影響。本文針對局部補(bǔ)償方法的這一缺陷提出了全局補(bǔ)償方法,這種方法在重訓(xùn)練過程中對所有神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行漂移補(bǔ)償,不僅對當(dāng)前樣本所對應(yīng)神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行修改,而且還對其它神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行虛擬漂移補(bǔ)償。實驗表明:與原方法相比,改進(jìn)后的MSOM在“多樣本間隔進(jìn)樣”的情況下可以提高網(wǎng)絡(luò)漂移補(bǔ)償?shù)臏?zhǔn)確性;
6、與此同時,ART網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)后的識別結(jié)果一致性得到了改善。
實時性能是在線漂移補(bǔ)償中的一個重要指標(biāo)。本文通過去除在線過程中冗余的重訓(xùn)練過程優(yōu)化MSOM和ART網(wǎng)絡(luò)的實時性能,提出了基于自適應(yīng)機(jī)制和變步長自適應(yīng)機(jī)制的重訓(xùn)練觸發(fā)方法?;谧赃m應(yīng)機(jī)制的重訓(xùn)練觸發(fā)方法依據(jù)當(dāng)前樣本的誤差變化趨勢調(diào)節(jié)重訓(xùn)練過程的間隔時間,實驗表明該方法能夠降低初始參數(shù)設(shè)置對網(wǎng)絡(luò)實時性能和識別正確率的影響;基于變步長的自適應(yīng)機(jī)制根據(jù)誤差變化的趨勢和快慢動態(tài)
7、地調(diào)節(jié)重訓(xùn)練間隔時間,實驗表明該方法保持了自適應(yīng)機(jī)制的優(yōu)點,同時進(jìn)一步降低了算法對初始參數(shù)設(shè)置的敏感性。
暫態(tài)樣本用于重訓(xùn)練過程之后將會使算法失效,出現(xiàn)“盲目重訓(xùn)練”。為解決這一問題,本文提出使用樣本形態(tài)學(xué)特征和算法特征作為數(shù)據(jù)選擇依據(jù)的樣本選擇方法將暫態(tài)樣本與重訓(xùn)練過程隔離。在基于形態(tài)學(xué)特征的數(shù)據(jù)選擇方法中,通過首先考查多個適宜于在線檢測的形態(tài)學(xué)特征,選定實時斜率作為的判斷依據(jù)。通過訓(xùn)練樣本確定斜率閾值,在線過程中比較實
8、時斜率與斜率閾值的數(shù)值關(guān)系確定當(dāng)前樣本狀態(tài)。在基于算法特征的數(shù)據(jù)選擇方法中,使用earlv transitiondetection(ETD)模型中對算法特征的描述方法提取目標(biāo)向量,根據(jù)訓(xùn)練樣本中目標(biāo)向量的數(shù)值變化趨勢確定判斷閾值,在線過程中比較該目標(biāo)向量與閾值的數(shù)值關(guān)系確定當(dāng)前樣本狀態(tài)。實驗表明,兩種方法對于氣體樣本快速進(jìn)樣的情況均可以起到篩選數(shù)據(jù)樣本的作用且基于ETD方法的判別正確率更高。
論文最后對前文所涉及的研究內(nèi)容
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