《电子技术应用》
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基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法
2021年电子技术应用第10期
陶 洋,刘翔宇,梁志芳
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065
摘要: 当前的互信息特征选择算法为提高泛化性能而未对专一应用领域进行优化,电子鼻传感器阵列优化作为一类特殊的特征选择问题,使用传统算法难以搜索出最优的特征子集。结合气体传感器阵列特殊的冗余性和特有的敏感性,提出了一种基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法并对阵列进行优化,通过两种不同的电子鼻公开数据集验证了传感器特性对识别精度的影响,证明了所提出算法的有效性。
中图分类号: TN102
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.201007
中文引用格式: 陶洋,刘翔宇,梁志芳. 基于电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法[J].电子技术应用,2021,47(10):86-89.
英文引用格式: Tao Yang,Liu Xiangyu,Liang Zhifang. Mutual information feature selection algorithm based on electronic nose sensor performance[J]. Application of Electronic Technique,2021,47(10):86-89.
Mutual information feature selection algorithm based on electronic nose sensor performance
Tao Yang,Liu Xiangyu,Liang Zhifang
School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065,China
Abstract: In order to improve the generalization performance, most of the current mutual information feature selection algorithms have not optimized the specific application field, and electronic nose sensor array optimization is a special feature selection problem. It is difficult to search for the optimal feature subset using traditional algorithms. Combining the special redundancy and unique sensitivity of the gas sensor array, this paper proposes a mutual information feature selection optimization algorithm based on the performance of the electronic nose sensor. The influence of the sensor characteristics on the recognition accuracy is verified through two different electronic nose public data sets,which proved the effectiveness of the proposed algorithm.
Key words : electronic nose;sensor array;mutual information;feature selection

0 引言

    相较于视觉的发达,人类的嗅觉并不出色。因此机器嗅觉可以在多个领域替代人工[1],实现对气体的检测与分析,例如环境质量监测[2]、食品安全[3]、医疗卫生等[4],对电子鼻系统的研究具有重大的价值。

    电子鼻传感器阵列的优化是一类特殊的特征选择问题[5],主要表现在两个方面:

    (1)电子鼻系统中的传感器普遍具有广谱效应[5],因此传感器之间的冗余有别于传统特征之间的冗余,在冗余度相同的情况下前者更倾向于较大的冗余分布,即筛选出较少重叠的特征;

    (2)与传统特征选择不同,电子鼻传感器阵列更倾向于筛选出高敏感特征,即传感器对不同气体的响应有更大的幅度差。

    综上所述,本文提出一种电子鼻传感器性能的互信息特征选择算法(Sensor Performance Mutal Information,SPMI),结合传感器特性进行特征子集的筛选,相较于现有算法获得了更优的识别精度。该算法的主要创新点有:

    (1)针对候选特征与已选特征之间的冗余度设计权重函数,降低联合冗余信息离散程度小的特征权值,使得筛选出的特征之间相互冗余的数量降低;

    (2)设计基于方差的特征敏感性评价函数,使得筛选的特征对目标响应具有更高的辨识度。




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作者信息:

陶  洋,刘翔宇,梁志芳

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065)




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