基于在线支持向量机的电子鼻模式识别算法

针对现有电子鼻系统训练误差大、运行速度慢等特点,提出了一种新的基于在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统模式识别方法。该方法使用CH4气体与传感器阵列响应的值作为输入数据,经在线支持向量机算法进行模式识别,对CH4气体的浓度进行预测和分类。与期望结果对比,新方法的平均误差降低为5.3%,运行时间降为0.1994s,表明基于在线支持向量机的电子鼻系统模式识别方法能有效提高电子鼻系统识别的精度和速度。     

基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法．将传感器信号分为：上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征．在电子鼻的模式识别算法上,利用KII模型对气味信号进行分类．该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KII模型在模式识别方面的优越性．仿真将该方法与BP网络、AR—BP算法及单KII网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KII建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率．     

基于AR信号处理和KⅡ模型的嗅觉识别算法

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法.将传感器信号分为:上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征;对稳定期信号,进行AR建模来提取特征.在电子鼻的模式识别算法上,利用KⅡ模型对气味信号进行分类.该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KⅡ模型在模式识别方面的优越性.仿真将该方法与BP网络、AR_BP算法及单KⅡ网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KⅡ建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率.     

电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向.     

基于电子鼻技术的葡萄酒分类检测方法

为了简单准确的检测葡萄酒的种类,建立了电子鼻检测系统。以三种具有相似气味的葡萄酒的种类识别为实验背景,根据葡萄酒散发的气味合理的选用了八个气敏传感器。利用主成份分析方法对传感器阵列进行优化,最后确定选用四个传感器为最终的传感器阵列,并借助Fisher判别分析方法检验其效果。使用SVM算法及BP算法分别对不同训练样本数的葡萄酒做对比实验。实验结果表明,基于PCA-SVM模式识别算法有很高的识别精度,很强的分类能力,而且在小样本分类识别实验中有着潜在的优势。     

人工神经网络对电子鼻性能的影响

电子鼻原型由4个气体传感器组成的阵列和人工神经网络识别软件组成,可识别不同品牌的白酒.以它为例,研究了3种人工神经网络,即反向传输网络(BPN)、学习矢量量化网络(LVQ)和概率神经网络(PNN)对电子鼻性能的影响.结果表明,在需要精细识别时,虽然传感器阵列对白酒的响应谱的差别是电子鼻识别的基础,但是人工神经网络结构和算法包括相关训练参数的选择对决定电子鼻的性能也有重要的作用.比较而言,学习矢量量化网络在分类能力和训练成本方面更胜一筹,而概率神经网络则在计算负载和易用性方面更好一些.     

基于支持向量机的皮肤显微图像识别

该文针对皮肤显微图像症状识别过程中样本采集困难、数量偏少的实际情况,在皮肤症状识别中引入了一种新的模式识别方法——支持向量机(Support Vector Machines,SVM)．该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的分类问题．文中采用“一对一”的策略解决多类别的SVM分类问题,使用留一法进行交叉验证,并比较了SVM与人工神经网络算法的识别结果．结果表明,SVM算法识别率高(89．35％),且速度快．根据该算法,建立了皮肤症状显微图像识别系统软件的原型．     

基于支持向量机的预应力T梁压浆质量无损检测

利用超声波透射法对预应力T梁束孔管道的压浆质量进行无损检测,并采用以高斯函数为核函数的支持向量机模式识别技术对检测数据进行自动缺陷识别。在检测过程中,首先采用超声波透射法对T梁的压浆质量进行无损检测,接着建立SVM训练和测试样本库,利用该样本库训练得到SVM模型,最后用该模型对检测数据进行缺陷识别,经对识别结果进行开窗验证。研究结果表明:采用支持向量机算法识别结果准确、可靠;与人工神经网络算法相比,支持向量机算法在训练速度、可靠性等方面都表现出了优越的性能。     

化学计量学在烟草行业中的应用进展

基于多元校正方法、化学模式识别、人工神经网络、支持向量机算法、电子鼻等方面的化学计量学在烟草行业中的应用进行了阐述.     

遗传算法在电子鼻中的应用研究

当今国内外对电子鼻的研究异常活跃 ,它是涉及传感器融合技术、计算机技术、应用数学等诸多领域的一门综合性技术 在电子鼻的研究中 ,最重要且最困难的问题是被测信号的特征提取和模式识别 ,目前尚无令人满意的方法 本文介绍了所研制的适用于传感器阵列反应的试验装置 ,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上 ,提取了时域历程的特征值 ,提出了一种称为“遗传特征参数法”的新方法 ,提高了模式识别的精度 同时该方法对于解决其他模式识别问题也有参考价值     

基于SunSPOT无线传感器网络的水轮机组机械振动监测系统的研究

利用SunSPOT无线传感器网络硬软件平台开发了一套水轮机组机械振动监测系统。该系统能够对水轮机组转动部件的振动信息进行实时的采集、传输和存储。水电厂的控制中心对这些数据进行分析、处理并且作出判断决策,以确保水轮机组安全运行和适时检修,降低事故的发生概率。讨论了SunSPOT无线传感器网络硬件结构,6LoWPAN无线通信协议,基于Java语言的NetBeans软件开发平台以及SPOTWORLD虚拟机。介绍了终端节点的数据采集和传输,基站的数据接收和储存所用到的接口和类的代码。     

钌（Ⅱ）多吡啶配合物的分子识别研究进展

钌（Ⅱ）多吡啶配合物具有丰富的光物理与电化学性质,在光化学、光物理、光催化,电化学、电子转移和能量传递、分子识别等研究领域有着广泛的应用.配合物分子识别方面的研究是当今配位化学的研究热点.评述了Ru（bpy）32＋配合物及其衍生物的分子识别研究现状及最新进展.主要从pH发光传感器、阳离子识别、阴离子识别、DNA分子识别四个方面进行综述.     

钌(Ⅱ)多吡啶配合物的分子识别研究进展

钌(Ⅱ)多吡啶配合物具有丰富的光物理与电化学性质,在光化学、光物理、光催化,电化学、电子转移和能量传递、分子识别等研究领域有着广泛的应用.配合物分子识别方面的研究是当今配位化学的研究热点.评述了Ru(bpy)32+配合物及其衍生物的分子识别研究现状及最新进展.主要从pH发光传感器、阳离子识别、阴离子识别、DNA分子识别四个方面进行综述.     

基于WSN的轨道客车空调数据采集分析系统

为快速准确地验证高速动车组空调系统的数值模拟计算结果,提出了一种数据采集分析系统方案。通过对比分析试验测量与模拟计算的结果,帮助设计人员评价车厢内的热舒适性,建立新的客车空调效果检验模式。系统由无线数据采集子系统、空调性能分析软件及空调设计数据库组成。无线测量网络基于ZigBee协议,节点硬件应用JN5139模块设计,采用Cskip算法的树型网络地址分配策略,对温湿度传感器进行非线性补偿;CFD（Computational Fluid Dynamics）计算使用FLUENT软件;用ADPI（Air Diffusion Performance Index）指标评价热舒适性。小规模模拟试验表明,系统工作稳定可靠,准确地实现了温湿度等参数的实时测量。     

基于Camera Link 协议的CCD图像采集系统

为满足航天相机系统快速、高质量的成像要求,设计了一种基于Camera Link协议的高速CCD (Charge Coupled Device) 图像采集系统。该系统采用CPLD (Complex Programmable Logic Device)、专用视频处理芯片TDA8783、乒乓结构的存储器进行设计,并使用时间延迟积分(TDI:Time Delay Integral)的工作方式,通过设置单级积分时间长度和积分级数改变总积分时间长度。实验结果表明,该系统能同时输出两路CCD电压信号,最高数据输出速率达15帧/s,信噪比大于50 dB,两通道的不均匀性小于2％,满足航天相机系统的高速、高分辨率设计要求。     

循环前缀不足空时编码协作OFDM系统的判决反馈均衡

在空时编码协作通信系统中,正交频分复用（OFDM）技术用于对抗各个中继节点到目标节点的时延干扰.中继到目标节点的信道可以被看作多径信道,当循环前缀长度小于时延长度时,符号间干扰无法完全消除.为了解决这个问题,在循环前缀不足的空时编码协作OFDM系统中引入判决反馈均衡器,设计了基于迫零准则和最小均方误差准则的两种判决反馈均衡器.仿真结果表明,这两种均衡器都能很好地改善系统性能,基于最小均方误差准则的判决反馈均衡器（MMSE-DFE）性能更佳.     

无偏直接PGM（1，1）模型及其优化

无偏直接GM（1,1）模型在原始数据为纯指数序列时能保持无偏性,但在原始数据为近似指数序列时,不是最佳无偏直接GM（1,1）模型．提出了一种无偏直接PGM（1,1）模型,并以模式搜索法求解最佳权值P,同时由于无偏直接GM（1,1）模型默认经过了初始点,因此对初始值进行了修正,结合具体数据将无偏直接GM（1,1）模型与无偏直接PGM（1,1）模型进行了比较,结果表明无偏直接PGM（1,1）模型优于无偏直接GM（1,1）模型．     

基于FPGA的电子节气门控制器硬件设计与实现

针对电子节气门控制系统对控制器的快速性、 低成本、 微型化等控制性能的要求, 通过现场可编程门阵列(FPGA: Field Programmable Gate Array)实现控制器的硬件设计, 在发展较为成熟的增量式PID(Proportional, Integral, Differential)算法基础上加入积分分离环节, 利用高级综合工具Catapult C实现了基于FPGA全硬件方案的积分分离PID控制器。设计制作了AD/DA采集板, 实现了基于FPGA的积分分离PID控制器与电子节气门之间的数据通信, 并进行了电子节气门的实物跟踪控制实验。实验结果表明, 基于FPGA的全硬件积分分离PID控制器实现了电子节气门跟踪控制, 提高了控制器的运算精度。     

基于局部保留映射与径向基网络的人脸识别方法

局部保留映射（locality preserving projections,LPP）选择人脸子空间特征包含非线性信息而不利于最近邻法分类．基于径向基函数（radial basis function,RBF）分类器可以将非线性可分问题转化为线性可分问题的特点,提出了利用LPP子空间和RBF网络相结合进行人脸识别的方法,LPP算法采用监督模式,RBF网络隐层中心采用正交最小二乘（orthogonal least—squares,OLS）法训练．实验结果表明,该方法在Yale—B和Yale—B Extended人脸数据库上的识别率为95．67％,在CMU—PIE人脸数据库上的识别率为98．52％,具有较好的抗噪能力,识别效果优于特征脸、Fisher脸以及拉普拉斯脸法．     

基于惯性传感器的空中运动轨迹识别与实现

为了实现在空中手写的人机交互方式,给用户带来一种新型的人机交互体验,设计了一种基于惯性传感器的空中手写轨迹识别系统。系统主要包括数据采集滤波模块、四元数法坐标系转换模块、积分获取测量轨迹模块和神经网络识别模块四部分。本文在原始数据采集和积分获取轨迹两个环节采用卡尔曼滤波算法。为了验证系统的准确性,以在空中书写数字8为例,经卡尔曼滤波后在空间范围内的轨迹完整、清晰,对数字0-9轨迹的捕捉也验证了这一点。设计了AlexNet神经网络迁移学习模块进行轨迹识别,实验结果表明,识别准确率为87.3%,轨迹识别度较高,达到了预期效果。