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公开(公告)号：CN102866179B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210336450.9
申请日：2012-09-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种电子鼻中非目标干扰气味的在线识别和抑制方法。其识别方法的步骤有目标气体和典型非目标干扰气味数据样本的采集、传感器阵列信号预处理、目标气体和非目标干扰气味样本的特征提取、人工智能学习机的训练学习和智能学习机对非目标干扰气味的实时在线识别。一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：阵列信号动态矩阵的存储及更新、动态存储矩阵加权修正及干扰抑制和目标气体浓度预测。另一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：目标气体浓度预测、目标气体预测浓度动态矩阵的存储及更新和动态存储矩阵加权修正及干扰抑制。本发明的有益效果为：利用人工智能模式识别出了目标气体和非目标干扰气味，赋予了检测信号的类别标志；抑制了非目标干扰气味造成的干扰，能准确检测出目标气体的含量。
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公开(公告)号：CN102944583B
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201210504860.X
申请日：2012-11-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N27/04
Abstract: 本发明提供了一种基于漂移补偿的金属氧化物气体传感器阵列浓度检测方法，该方法借助独立成分分析，屏蔽了环境温度、湿度以及因环境因素导致的异常值对漂移规律和漂移量估算的影响，找出基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律；此后在金属氧化物气体传感器阵列对气体样本进行浓度检测处理时，利用基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律估算出浓度独立成分的漂移量对浓度检测响应数据中的浓度独立成分进行漂移补偿，然后借助浓度检测响应数据中漂移补偿过后的浓度独立成分利用浓度预测函数进行预测换算得到敏感气体浓度检测结果，能够有效提高漂移规律和漂移量的估算精度，保证了金属氧化物气体传感器阵列浓度检测的准确性。
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公开(公告)号：CN102944583A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210504860.X
申请日：2012-11-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N27/04
Abstract: 本发明提供了一种基于漂移补偿的金属氧化物气体传感器阵列浓度检测方法，该方法借助独立成分分析，屏蔽了环境温度、湿度以及因环境因素导致的异常值对漂移规律和漂移量估算的影响，找出基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律；此后在金属氧化物气体传感器阵列对气体样本进行浓度检测处理时，利用基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律估算出浓度独立成分的漂移量对浓度检测响应数据中的浓度独立成分进行漂移补偿，然后借助浓度检测响应数据中漂移补偿过后的浓度独立成分利用浓度预测函数进行预测换算得到敏感气体浓度检测结果，能够有效提高漂移规律和漂移量的估算精度，保证了金属氧化物气体传感器阵列浓度检测的准确性。
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公开(公告)号：CN102866179A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210336450.9
申请日：2012-09-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种电子鼻中非目标干扰气味的在线识别和抑制方法。其识别方法的步骤有目标气体和典型非目标干扰气味数据样本的采集、传感器阵列信号预处理、目标气体和非目标干扰气味样本的特征提取、人工智能学习机的训练学习和智能学习机对非目标干扰气味的实时在线识别。一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：阵列信号动态矩阵的存储及更新、动态存储矩阵加权修正及干扰抑制和目标气体浓度预测。另一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：目标气体浓度预测、目标气体预测浓度动态矩阵的存储及更新和动态存储矩阵加权修正及干扰抑制。本发明的有益效果为：利用人工智能模式识别出了目标气体和非目标干扰气味，赋予了检测信号的类别标志；抑制了非目标干扰气味造成的干扰，能准确检测出目标气体的含量。
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