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公开(公告)号：CN110222785A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910511847.9
申请日：2019-06-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及电子鼻的气味识别领域，具体涉及用于气体传感器漂移校正的自适应置信度主动学习方法，包括以下步骤：输入训练样本集和测试样本；计算测试样本中样本的信息熵；选取信息熵最大或最小的样本作为标记样本；预测标记样本的类型，并对其初次标记；将初次标记的样本加入训练样本集；更新分类器；使用更新后的分类器再次预测标记样本的类型，并对其进行再次标记；判断初次标记和再次标记是否相同，不同，返回样本选取步骤中选取测试样本集中信息熵最大的样本作为标记样本，相同，返回样本选取步骤中则选取测试样本集中信息熵最小的样本作为标记样本，以此解决漂移校正精度不高的问题，本发明主要用于气体传感器漂移校正。
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公开(公告)号：CN107220670A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710391480.2
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于气相化学分析技术领域，公开了一种基于离散小波变换的有监督式人工味觉系统特征提取方法，包括：对于人工味觉系统电极阵列中的任意工作电极，将其时域原始响应看作一时间序列并进行离散小波变化，得到一系列小波系数，将小波系数转换为能量比率；人工味觉系统电极阵列中有工作电极，计算第t类样本均值和所有样本均值；求类内平均距离和类间平均距离；求区分度系数；计算总区分度系数和所有小波系数对应的区分度系数，得到最优能量比率。本发明降低了数据复杂度，将原始数据维度由228000(＝30000*6+1500*32)降低为6；此外KNN方法的识别正确率也得到了较大提升。
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公开(公告)号：CN110146655B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910471253.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明涉及电子鼻检测技术领域，具体涉及一种基于自适应子空间学习范式的抗电子鼻漂移方法。针对漂移会影响电子鼻气味识别性能的情况，通过建立基于自适应子空间学习的最优化模型求解最佳投影矩阵，然后利用投影矩阵将源域数据和目标域数据映射到公共自适应子空间，从而减小常规样本和漂移样本分布的差异，从而实现电子鼻漂移抑制。本发明减少了特征的数量，保证了样本分布结构信息的完整性，并且保留了学习过程中分类相关的信息。
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公开(公告)号：CN107220671A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710393408.3
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于气味分析技术领域，公开了一种基于自组织图的人工嗅觉系统在线校正样本生成方法，包括初始训练阶段和在线更新阶段；初始训练阶段以样本类别数构建自组织组织图神经网络多层结构，以训练样本进行自组织图神经网络神经元权值初始化并将自组织图神经网络神经元权值作为初始训练样本集合；在线更新阶段，根据后续分类器的分类结果，用测试样本对局部区域神经元权值进行调整。将此时的自组织图神经网络神经元权值作为在线训练样本集合对模式识别方法进行在线校正。结果表明本发明能够于在线工作条件下，提高人工嗅觉系统的抗长期漂移能力；可在线工作过程中自动生成校正样本，为人工嗅觉系统实现自动化在线校正提供了保障。
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公开(公告)号：CN105911228B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201610452891.3
申请日：2016-06-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式电子鼻系统及其控制方法，设置有进样控制系统、气敏传感器阵列、单片机；进样控制系统与单片机连接，用于稳定进样气体流速和压力；进样控制系统设置有质量流量控制器、三通阀、干燥器、密闭测试腔、可调速真空泵；质量流量控制器、三通阀、干燥器、密闭测试腔、可调速真空泵依次连接，本发明同时公开了一种便携式电子鼻系统的控制方法。本发明通过气敏传感器通用插槽和信号调理电路，引入“即插即用”和“时分复用”，在不降低系统气味识别效能的前提下，减小气敏传感器数量和功耗；利用气压传感器和可调速真空泵，精简气路中的稳压阀；通过以上方法，减小系统体积、质量和功耗，最终实现小型化的便携式电子鼻。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105911228A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610452891.3
申请日：2016-06-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式电子鼻系统及其控制方法，设置有进样控制系统、气敏传感器阵列、单片机；进样控制系统与单片机连接，用于稳定进样气体流速和压力；进样控制系统设置有质量流量控制器、三通阀、干燥器、密闭测试腔、可调速真空泵；质量流量控制器、三通阀、干燥器、密闭测试腔、可调速真空泵依次连接，本发明同时公开了一种便携式电子鼻系统的控制方法。本发明通过气敏传感器通用插槽和信号调理电路，引入“即插即用”和“时分复用”，在不降低系统气味识别效能的前提下，减小气敏传感器数量和功耗；利用气压传感器和可调速真空泵，精简气路中的稳压阀；通过以上方法，减小系统体积、质量和功耗，最终实现小型化的便携式电子鼻。
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公开(公告)号：CN110222785B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201910511847.9
申请日：2019-06-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及电子鼻的气味识别领域，具体涉及用于气体传感器漂移校正的自适应置信度主动学习方法，包括以下步骤：输入训练样本集和测试样本；计算测试样本中样本的信息熵；选取信息熵最大或最小的样本作为标记样本；预测标记样本的类型，并对其初次标记；将初次标记的样本加入训练样本集；更新分类器；使用更新后的分类器再次预测标记样本的类型，并对其进行再次标记；判断初次标记和再次标记是否相同，不同，返回样本选取步骤中选取测试样本集中信息熵最大的样本作为标记样本，相同，返回样本选取步骤中则选取测试样本集中信息熵最小的样本作为标记样本，以此解决漂移校正精度不高的问题，本发明主要用于气体传感器漂移校正。
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公开(公告)号：CN107220671B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710393408.3
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于气味分析技术领域，公开了一种基于自组织图的人工嗅觉系统在线校正样本生成方法，包括初始训练阶段和在线更新阶段；初始训练阶段以样本类别数构建自组织组织图神经网络多层结构，以训练样本进行自组织图神经网络神经元权值初始化并将自组织图神经网络神经元权值作为初始训练样本集合；在线更新阶段，根据后续分类器的分类结果，用测试样本对局部区域神经元权值进行调整。将此时的自组织图神经网络神经元权值作为在线训练样本集合对模式识别方法进行在线校正。结果表明本发明能够于在线工作条件下，提高人工嗅觉系统的抗长期漂移能力；可在线工作过程中自动生成校正样本，为人工嗅觉系统实现自动化在线校正提供了保障。
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公开(公告)号：CN106295708A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610686502.3
申请日：2016-08-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6259 , G06K9/6274
Abstract: 本发明公开了一种基于Fisher分类器组的连续型数据预处理方法，使用Fisher判别准则生成多个Fisher分类器，组成Fisher分类器组；将各样本原始数据输入Fisher分类器组获得输出，最后将这些输出结果通过非线性连续函数进行映射，并将映射结果作为数据预处理结果。用Fisher分类器组的输出获得一定的样本分类冗余信息，随后在“非线性连续函数”映射过程中减小奇异值和野值对后续分类器的影响，最终可在不改变分类器性能的情况下，提高分类器的准确度；本发明提出的方法正确识别率为96.83％。
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公开(公告)号：CN107220670B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710391480.2
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于气相化学分析技术领域，公开了一种基于离散小波变换的有监督式人工味觉系统特征提取方法，包括：对于人工味觉系统电极阵列中的任意工作电极，将其时域原始响应看作一时间序列并进行离散小波变化，得到一系列小波系数，将小波系数转换为能量比率；人工味觉系统电极阵列中有工作电极，计算第t类样本均值和所有样本均值；求类内平均距离和类间平均距离；求区分度系数；计算总区分度系数和所有小波系数对应的区分度系数，得到最优能量比率。本发明降低了数据复杂度，将原始数据维度由228000(＝30000*6+1500*32)降低为6；此外KNN方法的识别正确率也得到了较大提升。
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