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基于新型特征选择和融合框架的气体传感器阵列识别能力增强
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上传时间: 2021-03-27
详细说明：本文提出了一种新颖的特征选择和融合框架，以增强气体传感器阵列的气味识别能力。 首先，我们提出了一种基于可分离性和不相似性的有效特征选择方法，以在增加所选特征子集的维数时确定每种特征类型的特征选择顺序。 其次，使用K最近邻（KNN）分类器来确定不同类型特征的最佳特征子集的维数。 最后，在建立特征融合的过程中，我们提出了分类优势特征融合策略，该策略可以有效地实现基本特征。 在两个数据集上的实验结果表明，当KNN分类器的k = 1且距离度量为相关距离（COR）时，数据库I和数据库II的识别率分别达到97.5％和80.11％，这证明了该方法的优越性。表示信号特征的特征选择和融合框架。 本文提出的新颖的特征选择方法可以有效地选择有助于分类的特征子集，而特征融合框架可以融合描述传感器信号不同特征的各种特征，以增强气体传感器的识别能力，从而在一定程度上抑制了漂移效应。
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