让智能机拥有“鼻子”的可行性初步分析

为了实现手机功能的突破,本文以人的感知器官为标准,提出了在现有手机上加入气味传感器。通过阐明其原理与应用,论证其可行性。使手机更人性化,智能化,更好地为人类服务。     

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.     

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     

BP神经网络在电子鼻分类识别多品牌白酒中的应用研究

由于MQ3、MQ4、TGS813、TGS2620 4个金属氧化物半导体组成的气体传感器阵列对酒精气体及有机物交叉敏感,据此建立实时数据采集系统,并提出稳态特征值和动态特征值的提取方法,进而结合BP神经网络识别方法,通过所建立的电子鼻系统对3种不同品牌白酒进行了分类识别实验.结果表明:电子鼻系统对不同品牌白酒的识别率稳态特征时达90.0%,动态特征时达83.3%.     

电子鼻分析方法在白酒分类识别中的应用

利用酒精气体及有机物交叉敏感的4个金属氧化物半导体传感器组成气体传感器阵列,建立了实时数据采集系统,提出了稳态及动态特征值提取的方法,并结合主成分分析法(PCA),用所建立的电子鼻系统对3种白酒进行了分类识别实验.结果表明:它对不同品牌白酒的稳态特征识别率达90.0%,动态特征识别率达86.6%.     

基于电子鼻技术的黄山毛峰茶品质检测方法

为了更加客观地评价黄山毛峰茶的品质,提出了一种利用电子鼻技术对黄山毛峰茶品质检测的方法。选择4种不同品质等级的茶叶,首先根据传感器响应选择特征变量,然后以这些特征变量作为BP神经网络的输入,建立茶叶品质等级的3层网络预测模型。实验结果表明,本文建立的模型对于训练样本识别准确率为100%,对测试样本识别准确率为89.3%,表明应用电子鼻技术检测黄山毛峰茶品质具有可行性。     

一种FFT阈值函数在电子鼻鉴别白酒中的应用

针对电子鼻在长期检测中因产生漂移现象而导致鉴别正确率降低的问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的均值偏差率阈值函数来去除漂移噪声的方法。该方法是通过构造FFT变换系数的均值偏差率阈值函数,实现对FFT系数的动态处理,进而去除电子鼻的漂移噪声。实例应用表明,该方法可使6种白酒样品的鉴别正确率由处理前的43.5%提升至100%。