一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法

摘要

本发明提供了一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法，其通过样本缓存矩阵对各个自组织神经网络的神经元均值中心加以缓存并循环迭代更新，用以求取每次循环漂移抑制补偿的补偿增量阵列，在对漂移补偿训练所采用气体匹配的自组织神经网络中各神经元进行漂移补偿的同时，还利用补偿增量阵列对其它各个自组织神经网络的神经元中对于漂移补偿训练所采用气体敏感的特征电信号值都进行漂移抑制补偿，使得各自组织神经网络的神经元经过漂移补偿后都趋于接近气体传感器阵列检测其匹配气体的实际电信号输出阵列值，从而达到抑制漂移的目的，提高了电子鼻的漂移补偿执行效率，保证了电子鼻经漂移抑制补偿后依然保持良好的识别性能。