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上传时间: 2021-03-26
详细说明：快速检测和识别工业气体是一个具有挑战性的问题。 它们具有复杂的组成和不同的规格。 本文提出了一种基于核判别分析（KDA）算法的工业气体识别方法。 用电子鼻收集四种典型工业气体的气味印记。 使用不同的分类算法，包括主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA），PCA + LDA和KDA，将收集到的气体的提取特征用于气体识别。 为了获得更好的分类结果，我们缩小了原始高维数据的维数，并选择了一个好的分类器。 通过选择核函数c = 10的集合和自由度d = 5，KDA算法提供了100％的高分类精度。发现该精度比使用PCA获得的精度高4.17％。 在标准偏差的情况下，KDA算法具有最高的识别率和最少的时间消耗。
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