一种基于自适应子空间学习范式的抗电子鼻漂移方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201910471253.X

申请日：20190531

发明人：刘涛陈艳兵李东琦杨桃曹建华

申请人：重庆大学

申请人地址：400000 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20190820

公开号：CN110146655A

代理人：隋金艳

代理机构：重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙)

摘　　要：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。

主权项：1.一种基于自适应子空间学习范式的抗电子鼻漂移方法,其特征在于,包括以下步骤：A)计算原始源域中心、原始目标域中心和矩阵K；B)根据源域矩阵Xs、源域标签矩阵Ts、目标域数据矩阵Xt和正则参数计算矩阵M,正则参数包括α、β和γ；C)对矩阵M进行奇异值分解,获取矩阵M的前d个特征值对应的特征向量构成投影矩阵P；D)将源域数据和目标域数据通过投影矩阵P映射到同一子空间；E)将源域和目标域样本投影至步骤C)中学习的同一子空间,以进行电子鼻漂移的抑制。

关键词：

法律状态：

IPC专利分类号：G01N33/00