【摘 要】
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将流形学习中的t-SNE算法引入仿生嗅觉领域中,提出一种基于t-SNE(t-分布邻域嵌入)与LDA(线性判别分析)算法相结合的气味分类鉴定新方法。由PEN3电子鼻获取物质气味特征信息,通过t-SNE算法将非线性、高维度的气味响应数据降维到低维空间,并利用LDA算法对低维数据进行分类和识别。利用五种不同成分的纺织品材料气味信息,通过t-SNE、PCA+LDA和t-SNE+LDA三种算法做对比实验。实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61571140),广东省科技计划资助项目(2016B030303011),广东省教育厅仪器重点培育项目(15ZK0130),广州市科技计划资助项目(201607010247)
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将流形学习中的t-SNE算法引入仿生嗅觉领域中,提出一种基于t-SNE(t-分布邻域嵌入)与LDA(线性判别分析)算法相结合的气味分类鉴定新方法。由PEN3电子鼻获取物质气味特征信息,通过t-SNE算法将非线性、高维度的气味响应数据降维到低维空间,并利用LDA算法对低维数据进行分类和识别。利用五种不同成分的纺织品材料气味信息,通过t-SNE、PCA+LDA和t-SNE+LDA三种算法做对比实验。实验结果表明,相较于其他两种方法,t-SNE+LDA算法对常见的不同成分纺织品材料拥有更好的分类和识别效果
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