简介：针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器（MLP）神经网络和粒子群（POS）优化的支持向量机（SVM）对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.3640%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类.
简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网(www.qikanchina.com) 琼ICP备2021005105号
