| 基于改進(jìn)OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測(cè)* | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：4002 K | |
| 標(biāo)簽： 電子鼻 濃度檢測(cè) 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(shí)對(duì)多種氣體進(jìn)行識(shí)別，因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當(dāng)中。氣體濃度算法是電子鼻對(duì)氣體定量分析時(shí)的核心部分，為了提高電子鼻濃度檢測(cè)算法精度，提出一種基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)（Online Sequential-Extreme Learning Machine， OS-ELM）的預(yù)測(cè)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(duì)氣體濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提出了一種改進(jìn)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(jìn)的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強(qiáng)的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型對(duì)氣體的預(yù)測(cè)精度上較傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。 | |
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