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  • 電子鼻Electronic Nose算法知多少?
  • �(fā)布日期:2025-03-12 瀏覽次數(shù)�117
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    電子鼻Electronic Nose算法知多��
        電子鼻是20世紀(jì)90年代中期�(fā)展起來的一種用于分�、識別氣味物�(zhì)總體特征的新型檢測儀器�
        通過電子鼻可以建立食�、醫(yī)藥、生�、化�、環(huán)境等的氣味指紋圖�,能�(shí)�(xiàn)氣味的客觀化表�(dá),通過儀器分析推動食�、醫(yī)藥、化工等多領(lǐng)域的�(xiàn)代化�(fā)��
        電子鼻是模仿生物的嗅覺感受機(jī)制研制出來的,電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列即相當(dāng)于生物系�(tǒng)中的嗅覺感受�(xì)�,能感受不同的氣味物�(zhì),將采集到的氣體指紋信息輸入電腦;電腦代替了生物系�(tǒng)中的大腦功能,通過軟件�(jìn)行分析處理,區(qū)分辨識不同性質(zhì)物質(zhì)的整體特�,最后給出各�(gè)物質(zhì)的感官信��
        在電子鼻�(yīng)用過程中,需要多元數(shù)理統(tǒng)�(jì)系統(tǒng)對電子鼻采集特征�(shù)�(jù)�(jìn)行分�,大�(shù)�(jù)算法對其使用效果至關(guān)重要,只有通過專業(yè)的數(shù)�(jù)�(tǒng)�(jì)分析系統(tǒng)才能深入�、完全地提取并解釋數(shù)�(jù)信息,還可以有效減少�(shí)�(yàn)誤差�(shù)�(jù)對結(jié)果的影響,得到科�(xué)的、可視化的實(shí)�(yàn)�(jié)�?,F(xiàn)將上海保圣電子鼻Electronic Nose的電子鼻系統(tǒng)算法集中一一介紹�
    1、上海保圣電子鼻Electronic Nose差異對比:方差分析ANOVA和多重比較comparison
    分析對該事物有顯著影響的因素,各因素之間的交互作�,以及顯著影響因素的最佳水平等�
     
    2、上海保圣電子鼻Electronic Nose降維分析
    1)主成分分析PCA(Principal Component Analysis):找到高維數(shù)�(jù)中的主成�,并利用“主成�”�(shù)�(jù)來表征原始數(shù)�(jù),從而達(dá)到降維的目的,其�(cè)重于信息貢獻(xiàn)影響力綜合評�(jià)�
    保圣科技電子鼻系�(tǒng)中的PCA算法,以多類型圖形表�(dá)降維分析�(jié)�,以多種可視化方式表�(xiàn)�(shù)�(jù)�(jié)果�
     
    2)線性判別分析LDA(Latent Dirichlet Allocation):分析時(shí)最大化類間距離以及最小化類內(nèi)距離,是目前�(shù)�(jù)挖掘�(lǐng)域中比較�(jīng)典且熱門的一種有�(jiān)督的算法�
    保圣科技電子鼻ElectronicNose系統(tǒng)中的LDA算法,以多類型圖形表�(dá)降維分析�(jié)果,以多種可視化方式表現(xiàn)�(shù)�(jù)�(jié)��
     
    3)局部線性嵌入LLE:可以學(xué)�(xí)任意維的局部線性的低維流形,而且LLE算法歸結(jié)為稀疏矩陣特征分解,�(jì)算復(fù)雜度相對較小,實(shí)�(xiàn)容易�
     
    4)拉普拉斯特征映射LE(Laplacian  Eigenmaps):使相互間有�(guān)系的�(diǎn)在降維后的空間中盡可能的靠近,從而在降維后仍能保持原有的�(shù)�(jù)�(jié)�(gòu)�
     
    5)等距特征映射Isomap(Laplacian Eigenmaps) :分析尋找到所有樣本全局的最�(yōu)�,當(dāng)�(shù)�(jù)量很大時(shí)或者樣本維度很高時(shí),計(jì)算量非常��
     
    6)非線性降維T-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) :非常適用于高維�(shù)�(jù)降維�2維或�3�,�(jìn)行可視化�
     
    3、上海保圣電子鼻Electronic Nose回歸分析:電子鼻定量分析
    1)偏最小二乘法回歸PLSR(Partial Least Squares Regression) :對于自變量或因變量較多的數(shù)�(jù)處理更為�(yōu)越,而且回歸系數(shù)可以看出各自變量與因變量的相�(guān)性及其影響的大小�
     
    2)神經(jīng)�(wǎng)�(luò)BP(BPNN, Back Propagation Neural Network) :通過矩陣乘法�(yùn)�,其包括信號前向傳播和誤差反向傳播兩�(gè)過程�
     
    3)支持向量�(jī)SVM(support vector machines) :通過使用非線性映射算法將低維輸入空間�(zhuǎn)化為高維特征空間,使其線性可��
     
    4、上海保圣電子鼻Electronic Nose分類分析:電子鼻定性分�
    K鄰近分析KNN(k-NearestNeighbor) :對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來�,KNN方法較其他方法更為適合�
     
    5、上海保圣電子鼻Electronic Nose聚類算法
    1)系統(tǒng)聚類:計(jì)算方法有歐式距離(EuclideanDistance)、閔氏距�(MinkowskiDistance)、馬氏距�(MahalanobisDistance),并在最后的分類樹狀圖中依據(jù)自己的分類需求確定分類結(jié)��
     
    2)密度聚類DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise):將簇定義為密度相連的�(diǎn)的最大集�,能夠把具有足夠高密度的區(qū)域劃分為�,并可在噪聲的空間數(shù)�(jù)庫中�(fā)�(xiàn)任意形狀的聚��
     
    3)聚類K-Means:原理較為簡單,�(shí)�(xiàn)也很容易,收斂速度�,聚類效果較�(yōu),算法的可解釋度比較�(qiáng)�
     
  • 上一篇:用上海保圣質(zhì)�(gòu)儀測試口溶� 的機(jī)械性能
  • 公司:上海保圣實(shí)�(yè)�(fā)展有限公�
    �(lián)系人:陳�(jīng)�
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