| 基于改進OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測* | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4002 K | |
| 標簽： 電子鼻 濃度檢測 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：電子鼻是一種仿生傳感系統(tǒng)，該設(shè)備能夠同時對多種氣體進行識別，因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當中。氣體濃度算法是電子鼻對氣體定量分析時的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測算法精度，提出一種基于在線序列極限學習機（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預測模型。該模型通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One Dimensional Convolutional Neural Network， 1DCNN）提取特征，使用OS-ELM對氣體濃度進行預測，并提出了一種改進的粒子群（Particle Swarm Optimization， PSO）算法以克服OS-ELM需人工調(diào)整模型參數(shù)的問題。由理論分析，改進的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強的搜索能力。實驗結(jié)果表明，所提模型對氣體的預測精度上較傳統(tǒng)的預測模型具有更高的預測精度和泛化能力。 | |
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