【摘 要】
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电子鼻是涉及气体传感器、多信息数据融合和优化、计算机技术和应用数学以及各具体领域的具有识别单一和复杂气味能力的仪器。由于它的制作成本较低,辨识准确,因此对于它的研
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电子鼻是涉及气体传感器、多信息数据融合和优化、计算机技术和应用数学以及各具体领域的具有识别单一和复杂气味能力的仪器。由于它的制作成本较低,辨识准确,因此对于它的研究越来越受到关注,而且发展迅速。本文介绍了电子鼻的原理和结构,研究了针对酒类识别的气体传感器阵列的组成和各个气体传感器的特点、信号采集电路的设计、模式识别方法的选择和比较。电子鼻的软件部分用Visual C++语言编写,通过Windows API函数控制计算机与气体传感器阵列输出电路的串口通信,提供了一个友好的界面,可以实现串口参数的修改和采样间隔和总采样时间,并把采样数据存在文本中。通过Visual C++编写数据提取、预处理和模式识别程序对三种不同种类的酒(白酒、啤酒、葡萄酒)和两种不同品牌的白酒进行了分类辨识。首先对采样数据进行了预处理,并对预处理算法进行了比较,选择了一种较好的算法。BP算法和RBF算法作为人工神经网络的典型算法被应用到本实验中,并提出了最近邻-k均值聚类算法,该算法不需要事先确定RBF网络隐层单元的个数,是一种在线自适应聚类学习算法。文中比较了改进的BP算法和最近邻-k均值聚类算法的效果,结果证实2种算法均较好地辨识了样本。另外采用主成分分析方法去除了气体传感器阵列中的冗余传感器,用主成分和精简过的传感器信号分别进行上述两种算法的试验,也较好地解决了分类问题。
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