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一种基于主动学习的新型电子鼻学习技术：EQBC-RBFNN
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上传时间: 2021-03-06
详细说明：电子鼻（E-nose）是一个智能系统，我们将在本文中使用它来区分不同种类的室内污染物气体。 通常，我们需要获取大量带标记的样本，然后E-nose可以从样本中学习足够的有用信息，这有助于做出正确的决定。 实际上，标记未标记的样品始终是一项费时且费力的事情，并且收集的未标记样品的数量通常远远大于标记样品的数量。 另一方面，如果我们仅使用少量带标签的示例，而忽略了未标签样本中包含的有价值的信息，则E-nose学习系统通常没有很强的概括性。 因此，提出了一种基于委员会改进查询的主动学习算法，用于RBFNN，并将其应用于电子鼻，称为EQBC-RBFNN。 该技术有效地将QBC和RBFNN结合在一起，用于标记和有价值的未标记样品的电子鼻训练。 并且我们采用这种方法来训练电子鼻，该电子鼻用于区分三种室内污染物气体（甲苯，甲醛和苯）。 数据处理的结果证明，与仅使用带标签样本训练的E型鼻相比，在应用过程中使用未标记的样品来精制E型鼻时，以这种方式提高了E型鼻的分类精度。
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