[发明专利]一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法

权利要求书

1.一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

A)初始化步骤，其具体为：

a1)建立样本缓存矩阵X~Rct(t)={X1(t),X2(t),...,XK(t)};]]>其中，X^k(t)为包含i个元素的缓存阵列，k∈{1，2，…，K}，K表示电子鼻的自组织神经网络的数量，i表示电子鼻气体传感器阵列中气体传感器的个数，t表示时刻；

a2)初始化时刻t＝0；

a3)在当前时刻，样本缓存矩阵中各个缓存阵列的取值为：

Xk(t)=1MkΣm=1MkWmk(t),k=1,2,...,K;]]>

其中，Wmk(t)=[wm,1k(t),wm,2k(t),...,wm,ik(t)]]]>表示在当前时刻电子鼻的第k个自组织神经网络中第m个神经元，则分别表示所述神经元中的i个特征电信号值，M_k表示电子鼻的第k个自组织神经网络中神经元的数量；

B)漂移抑制补偿步骤；具体为：

b1)时刻t自加1；

b2)获取当前时刻电子鼻气体传感器阵列的电信号输出阵列X_ts(t)：

X_ts(t)＝[x_ts，1(t)，x_ts，2(t)，…，x_ts，i(t)]；

其中，x_ts，1(t)，x_ts，2(t)，…，x_ts，i(t)分别表示在当前时刻电子鼻气体传感器阵列中i个气体传感器的电信号输出值；

b3)求取匹配获胜自组织神经网络序号k_1st和匹配次获胜自组织神经网络序号k_2nd：

其中，表示在此前一时刻(t-1)电子鼻的第k个自组织神经网络中第m个神经元；符号表示取归一化值，和分别表示取所述电信号输出阵列X_ts(t)的归一化值和取所述神经元的归一化值；表示取与的欧氏距离；表示取与的欧氏距离在所有k∈{1，2，…，K}和m∈{1，2，…，Mk}情况中的最小值，表示取与的欧氏距离在所有k∈{1，2，…，K}和m∈{1，2，…，M_k}情况中仅大于的次最小值；

b4)若k_1st＝k_2nd，按照下式对电子鼻各个自组织神经网络中各个神经元进行漂移补偿：

若k_1st≠k_2nd，则按照下式对电子鼻各个自组织神经网络中各个神经元进行漂移补偿：

其中，表示在当前时刻电子鼻的第k个自组织神经网络中第m个神经元；ΔW(t)表示当前时刻的补偿增量阵列，且X^k1st(t-1)表示在此前一时刻(t-1)样本缓存矩阵中第k_1st个缓存阵列，表示取所述缓存阵列X^k1st(t-1)的归一化值；a为补偿比例系数，取值范围为0＜a≤0.5；b为补偿增量系数，取值范围为0＜b≤0.5；

b5)按照下式对样本缓存矩阵中各个缓存阵列的取值进行迭代更新：

其中，X^k(t)表示当前时刻样本缓存矩阵中的第k个缓存阵列；X^k(t-1)表示在此前一时刻(t-1)样本缓存矩阵中的第k个缓存阵列，表示取所述缓存阵列X^k(t-1)的归一化值；

C)循环执行步骤B)，直至电子鼻终止漂移抑制工作。

2.根据权利要求1所述的基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法，其特征在于，所述符号表示取归一化值的具体运算公式如下：

其中，F表示包含i个元素的任意阵列，f₁，f₂，…，f_i分别表示所述阵列F包含的i个元素。