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《大连理工大学》 2010年
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基于前馈神经网络的电子鼻模式识别方法

马岩尉  
【摘要】: 电子鼻是一种化学分析仪器,是能够感知和识别气味的电子嗅觉系统,其中模式识别系统在整个电子鼻技术中占据了十分重要的地位。人工神经网络系统和传统模式识别技术相比,具有良好的容错性,很强的非线性映射能力及较强的自适应学习能力,因而人工神经网络在模式识别应用上有着别的方法无法比拟的优势。近年来,各种神经网络模型被应用到模式识别中。 本文主要研究了两方面的内容: 第一,针对实测样本集中存在的干扰样本,提出了一种利用神经网络剔除实测样本集中异常样本的方法。为了验证方法的有效性和可行性,在传感器32组实测气体浓度数据中加入两个污染样本,分别建立BP网络和双并联网络进行识别查找污染样本。实验结果表明了该方法的可行性且具有较高的准确率。 第二,研究基于前馈神经网络的电子鼻模式识别方法,建立了4种前馈神经网络模型对气体浓度进行了定量识别。除了采用已知的BP神经网络、双并联神经网络和高阶神经网络模型,本文还提出了一种基于Sigma-Sigma-Pi神经网络改进的局部高阶神经网络。本文均采用批处理梯度下降法对这些网络进行训练,然后从网络成本和泛化能力方面分析这几种模式识别方法,从而得出最佳的神经网络识别模型。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP183;TP21

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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【相似文献】
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