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基于有监督显式流形学习算法的电子鼻数据挖掘方法

摘要

本发明涉及一种有监督显式流形学习算法进行电子鼻数据挖掘的方法。其中显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘的方法的步骤包括:气体样本的采集、气体样本的特征提取、确定特征值矩阵中各点的近邻、计算任意两特征值点的关系和显式流形算法的数据降维。有监督的显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘包括上述全部步骤并在气体样本的特征提取后增加一步:考虑类别信息确定特征值矩阵中各点的近邻。本发明的有益效果为:利用显式流形学习算法进行电子鼻数据降维,给出了显式降维表达式;利用有监督流形学习算进行电子鼻数据降维,考虑到了特征值矩阵中不同来源的各点之间的关系差异,这一细节信息的保留是电子鼻系统高判别率的保障。

著录项

  • 公开/公告号CN102890718B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-04-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN201210382585.9

  • 申请日2012-10-10

  • 分类号G06F17/30(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

  • 入库时间 2022-08-23 09:24:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2015-04-08

    授权

    授权

  • 2013-03-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/30 申请日:20121010

    实质审查的生效

  • 2013-01-23

    公开

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