基于改進(jìn)OS-ELM的電子鼻在線氣體濃度檢測(cè)* | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>4002 K | |
標(biāo)簽: 電子鼻 濃度檢測(cè) 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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文檔介紹:電子鼻是一種仿生傳感系統(tǒng),,該設(shè)備能夠同時(shí)對(duì)多種氣體進(jìn)行識(shí)別,,因此應(yīng)用在許多領(lǐng)域當(dāng)中,。氣體濃度算法是電子鼻對(duì)氣體定量分析時(shí)的核心部分,,為了提高電子鼻濃度檢測(cè)算法精度,,提出一種基于在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)(Online Sequential-Extreme Learning Machine,, OS-ELM)的預(yù)測(cè)模型。該模型通過一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(One Dimensional Convolutional Neural Network,, 1DCNN)提取特征,,使用OS-ELM對(duì)氣體濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),并提出了一種改進(jìn)的粒子群(Particle Swarm Optimization,, PSO)算法以克服OS-ELM需人工調(diào)整模型參數(shù)的問題,。由理論分析,改進(jìn)的算法比傳統(tǒng)PSO算法有更強(qiáng)的搜索能力,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,所提模型對(duì)氣體的預(yù)測(cè)精度上較傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。 | |
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