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
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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
来源:北方有色网
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简介: 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。
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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标签:化学分析
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