一种基于仿生嗅球模型和卷积神经网络的电子鼻识别方法

摘要

本发明涉及一种基于仿生嗅球模型和卷积神经网络的电子鼻识别方法，包括：利用电子鼻平台对待识别对象进行采样，得到电子鼻样本数据集S；构建仿生嗅球模型：仿生嗅球模型由多个嗅小球模型连接构成，仿生嗅球模型的中嗅小球模型的数量和电子鼻的传感器数量保持一致,每个嗅小球模型由四个基本神经元模型连接而成，分别为1个嗅觉感受器，1个僧帽细胞，1个颗粒细胞和1个球周细胞；将样本数据集S通过嗅觉感受器输入仿生嗅球模型处理后，得到新的多元脉冲时间序列数据集S’；进行数据规范化处理；得到相应的灰度图数据集M；确定卷积神经网络模型；训练。本发明能够实现自动特征提取及端到端学习，并提高了电子鼻识别算法的通用性。