基于迁移样本的跨域迁移电子鼻漂移抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于迁移样本的跨域迁移电子鼻漂移抑制方法，将源域、目标数据投影到子空间，不同域数据之间集进行边缘最大均值差异做最小化处理、条件最大均值差异做最小化处理、可分性最大化、判别信息做最大化处理后，得到转换基P和对应投影源域数据集和投影目标域数据集；根据投影源域数据集、投影目标域数据集，计算适应极限学习机的未知输出权重，得到最终的适应极限学习机；并将未知标签的目标域数据进行漂移抑制测试。有益效果：在抑制漂移的同时，保存了源域和目标域的判别信息。最小化边缘分布差异和条件分布差异，提高了模型的健壮性和分类精确度。在特征层和决策层实现知识迁移，充分利用迁移样本。