一种基于吸附动力学的电子鼻数据特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于吸附动力学的电子鼻数据特征提取方法。该方法利用吸附动力学方程对电子鼻响应曲线利用相应的曲线拟合算法进行拟合，吸附动力学方程一般只有两到三个待定系数需要拟合确定，因此，经过拟合后，每个电子鼻传感器对应两到三个特征值，可以降低原始电子鼻数据的维数。同时，引入多层感知机神经网络对特征提取后的数据进行处理，验证该特征提取方法的优势，并且取得了较好的分类预测效果。本发明使用吸附动力学方程来分析电子鼻检测时间和相应信号之间的关系，揭示电子鼻传感器的吸附机理，能够全面、准确的提取出电子鼻响应曲线的特征，并最大限度代表响应曲线的整体特征。

主权项

一种基于吸附动力学的电子鼻数据特征提取方法，将电子鼻传感器响应过程认为是传感器对气体的吸附过程，吸附的量越大，其响应值越大，其特征在于,包括以下步骤：步骤一、使用电子鼻对一个样品进行检测，获得电子鼻的响应曲线；步骤二、使用吸附动力学方程对步骤一得到的电子鼻的响应曲线进行拟合，将拟合后获得的吸附动力学方程中的待定系数作为特征值；将电子鼻中各个传感器获得的响应曲线使用吸附动力学方程进行拟合处理，获得各个传感器的特征值，将各个传感器的特征值组合构成电子鼻的特征向量；步骤三、选取不同样品组，对同一样品组内的样品进行相同处理，对处理后的样品经过步骤一和步骤二得到该样品的特征向量，将同一个组内样品的特征向量组合成特征矩阵。