广东工业大学学报
廣東工業大學學報
엄동공업대학학보
Journal of Guangdong University of Technology
2015年
3期
91-96
,共6页
模式识别%气敏传感器%局部线性嵌入_线性判别分析%分类鉴别%非线性降维
模式識彆%氣敏傳感器%跼部線性嵌入_線性判彆分析%分類鑒彆%非線性降維
모식식별%기민전감기%국부선성감입_선성판별분석%분류감별%비선성강유
pattern recognition%gas sensors%locally linear embedding_linear discriminant analysis( LLE_LDA)%classification%nonlinear dimensionality reduction
为获取新的气味识别方法以提高智能传感器模式分类识别准确率和速度，使用了内置10个传感器的便携式电子鼻PEN3对辛味中药材进行气味采集检测。将辛味中药材在烧杯中进行密封静置待其形成稳定的气味顶空环境时，运用电子鼻对其进行检测采样得到样品高维气味数据信息。与传统的线性数据分析方法不同，针对气味蕴含多种诸如浓度、各种挥发性物质成分等特征，可知气味非线性的本质特征，在本次分析中采用了流形算法中的非线性的局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）算法对非线性的气味数据进行特征提取与降维，再采用基于Fisher的线性判别分析（ Linear Discriminant Analysis，LDA）实现对特征子空间的模式聚类与分类，通过多次实验优化LLE算法的参数，得到了最佳的辛味中药材的模式识别效果。分析结果表明，运用LLE和LDA相结合的算法（即LLE＿LDA）可以很好地完成不同种类辛味中药材的挥发性气味信息的模式分类，为深层次地分析基于电子鼻的气味数据信息提供了一种新方法。
為穫取新的氣味識彆方法以提高智能傳感器模式分類識彆準確率和速度，使用瞭內置10箇傳感器的便攜式電子鼻PEN3對辛味中藥材進行氣味採集檢測。將辛味中藥材在燒杯中進行密封靜置待其形成穩定的氣味頂空環境時，運用電子鼻對其進行檢測採樣得到樣品高維氣味數據信息。與傳統的線性數據分析方法不同，針對氣味蘊含多種諸如濃度、各種揮髮性物質成分等特徵，可知氣味非線性的本質特徵，在本次分析中採用瞭流形算法中的非線性的跼部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）算法對非線性的氣味數據進行特徵提取與降維，再採用基于Fisher的線性判彆分析（ Linear Discriminant Analysis，LDA）實現對特徵子空間的模式聚類與分類，通過多次實驗優化LLE算法的參數，得到瞭最佳的辛味中藥材的模式識彆效果。分析結果錶明，運用LLE和LDA相結閤的算法（即LLE＿LDA）可以很好地完成不同種類辛味中藥材的揮髮性氣味信息的模式分類，為深層次地分析基于電子鼻的氣味數據信息提供瞭一種新方法。
위획취신적기미식별방법이제고지능전감기모식분류식별준학솔화속도，사용료내치10개전감기적편휴식전자비PEN3대신미중약재진행기미채집검측。장신미중약재재소배중진행밀봉정치대기형성은정적기미정공배경시，운용전자비대기진행검측채양득도양품고유기미수거신식。여전통적선성수거분석방법불동，침대기미온함다충제여농도、각충휘발성물질성분등특정，가지기미비선성적본질특정，재본차분석중채용료류형산법중적비선성적국부선성감입（Locally Linear Embedding，LLE）산법대비선성적기미수거진행특정제취여강유，재채용기우Fisher적선성판별분석（ Linear Discriminant Analysis，LDA）실현대특정자공간적모식취류여분류，통과다차실험우화LLE산법적삼수，득도료최가적신미중약재적모식식별효과。분석결과표명，운용LLE화LDA상결합적산법（즉LLE＿LDA）가이흔호지완성불동충류신미중약재적휘발성기미신식적모식분류，위심층차지분석기우전자비적기미수거신식제공료일충신방법。
In this approach, the intelligent portable electronic nose with a gas sensor array containing ten gas sensors was used to collect the odor information of different varieties of pungent Chinese herbals.In order to get a new sensor data processing solution to pattern recognition of the Chinese herbals accurately, a manifold algorithm named Locally Linear Embedding( LLE) was used to finish the dimensionality reduc-tion and feature extraction of the odor data.And then the Fisher Linear Discriminant Analysis( LDA) was adopted to complete the identification via clustering.After many times of experiments to optimize the pa-rameters of LLE, the classification results are quite perfect.The results demonstrate that by using this new combined method, the electronic nose can not only distinguish 6 types of Chinese herbals, but also i-dentify the 3 different batches and the 3 different denominations of origin accurately, which provides a new method for further analysis.
