[发明专利]一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法

摘要

本发明公开了一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法，包括步骤1、取电子鼻检测的多类目标气体数据和少量非目标干扰气体数据；步骤2、根据目标气体训练集X，求解表达系数矩阵α=[α1,α2,…,αN]；步骤3、使用目标气体训练集X1和干扰气体误差阈值训练集Y，计算出两个训练集即X1和Y的平均误差集e1和e2；步骤4、根据E=[e1,e2]确定区分目标气体与非目标干扰气体阈值T的搜索范围[Emin,Emax]，针对每个T值得到目标气体训练集X1的准确度P1和非目标干扰气体训练集Y的检测准确度P2；步骤5、P=P1+P2，P值最大对应的T值为选定的理想阈值。本发明解决了只有目标气体数据和目标气体之外的少量预选的非目标气体数据情况下，对任何非目标气体识别的问题。

主权项

一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、取电子鼻检测的多类目标气体数据和少量非目标干扰气体数据，并将目标气体数据分为目标气体训练集X和目标气体误差阈值训练集X1两部分，非目标干扰气体数据为干扰气体误差阈值训练集Y；其中目标气体训练集X用于找到自表达矩阵α，目标气体误差阈值训练集X1和干扰气体误差阈值训练集Y用于找到能区别目标气体和干扰气体的误差阈值T；步骤2、已知目标气体训练集X，由以下式子求解表达系数矩阵α＝[α1,α2,…,αN]；minαiΣi=1N||xi-Xαi||22+λΣi=1N||αi||pp---(1)]]>式(1)中αi为自表达向量，表示样本xi被X中所有样本表达的程度，i＝1,2,…,N，N为目标气体训练集X的样本总数；λ是正则项系数；步骤3、使用目标气体训练集X1和干扰气体误差阈值训练集Y，对应(7)式分别计算出两个训练集即X1和Y的平均误差集e1和e2；e=1NΣi=1N||y-Xαi||---(7)]]>计算e1时，y表示目标气体误差阈值训练集X1的单个样本；计算e2时，y表示干扰气体训练集Y的单个样本；步骤4、根据E＝[e1,e2]确定区分目标气体与非目标干扰气体阈值T的搜索范围[Emin,Emax]，针对每个T值得到目标气体训练集X1的准确度P1和非目标干扰气体训练集Y的检测准确度P2；步骤5、P＝P1+P2，P值最大对应的T值为选定的理想阈值。