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一种基于自适应子空间学习范式的抗电子鼻漂移方法

摘要

本发明涉及电子鼻检测技术领域,具体涉及一种基于自适应子空间学习范式的抗电子鼻漂移方法。针对漂移会影响电子鼻气味识别性能的情况,通过建立基于自适应子空间学习的最优化模型求解最佳投影矩阵,然后利用投影矩阵将源域数据和目标域数据映射到公共自适应子空间,从而减小常规样本和漂移样本分布的差异,从而实现电子鼻漂移抑制。本发明减少了特征的数量,保证了样本分布结构信息的完整性,并且保留了学习过程中分类相关的信息。

著录项

  • 公开/公告号CN110146655B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆大学;

    申请/专利号CN201910471253.X

  • 申请日2019-05-31

  • 分类号G01N33/00(20060101);

  • 代理机构50217 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人隋金艳

  • 地址 400000 重庆市沙坪坝区沙正街174号

  • 入库时间 2022-08-23 12:59:04

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