公开(公告)号：CN109740666B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN201811644498.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  王馨晨 ,  曹怀升 ,  徐多 ,  沈辛妍 ,  段书凯

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤如下：S1、采用电子鼻系统采集柑橘汁香气特征数据；S2、使用随机二进制数对柑橘汁香气特征数据过滤，形成柑橘汁香气特征字典；S3、利用核函数将非线性数据映射为线性数据；S4、对LKSVD目标函数进行初始化；S5、对LKSVD目标函数进行加权系数标准化；S6、将标准化后的LKSVD目标函数进行更新优化；S7、结合优化后的LKSVD目标函数，利用线性分类器得到柑橘汁香气特征字典的类标签；S8、根据柑橘汁香气特征字典的类标签对柑橘汁香气特征数据进行分类。本发明引入核函数，使LKSVD算法对数据的处理更为理想；使用EQPSO算法对LKSVD目标函数的加权参数进行优化，达到良好的分类效果。

公开(公告)号：CN109740666A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201811644498.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  王馨晨 ,  曹怀升 ,  徐多 ,  沈辛妍 ,  段书凯

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤如下：S1、采用电子鼻系统采集柑橘汁香气特征数据；S2、使用随机二进制数对柑橘汁香气特征数据过滤，形成柑橘汁香气特征字典；S3、利用核函数将非线性数据映射为线性数据；S4、对LKSVD目标函数进行初始化；S5、对LKSVD目标函数进行加权系数标准化；S6、将标准化后的LKSVD目标函数进行更新优化；S7、结合优化后的LKSVD目标函数，利用线性分类器得到柑橘汁香气特征字典的类标签；S8、根据柑橘汁香气特征字典的类标签对柑橘汁香气特征数据进行分类。本发明引入核函数，使LKSVD算法对数据的处理更为理想；使用EQPSO算法对LKSVD目标函数的加权参数进行优化，达到良好的分类效果。

公开(公告)号：CN109444360B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201811270581.5

申请日：2018-10-29

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  曹怀升 ,  徐多 ,  乔思奇

IPC: G01N33/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于细胞神经网络和电子鼻特征提取的果汁贮藏期检测算法，获取果汁气体样本对果汁气体样本进行气味检测，得到果汁气体原始响应数据集；筛选传感器，得到响应数据集和响应矩阵；选择模板，根据响应矩阵，建立带未知参数的果汁气体细胞神经网络；将标记响应数据集输入到带未知参数的果汁气体细胞神经网络中进行特征点标记，得到传感器特征点；寻求未知参数最优值，并对所有传感器特征点进行特征提取，得出对应的细胞神经网络模板，以及对应的细胞神经网络；根据传感器特征点对果汁气体细胞神经网络进行验证。有益效果：适用范围广，对果汁产品储存器进行实时监控，便于监管部分检查，对果汁品质进行鉴别。保证果汁行业质量。

公开(公告)号：CN109190711A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201811089712.X

申请日：2018-09-18

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  曹怀升 ,  乔思奇 ,  徐多 ,  王丽丹 ,  段书凯

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于深度森林模型的伤口感染电子鼻检测系统，包括依次连接的信息采集模块、分类识别模块以及结果输出模块；分类识别模块包括多粒度扫描模块、表征向量生成模块以及深度森林模块，系统从深度学习理论出发，有效提高了系统的检测精度，另外，使用决策树集成的深度森林模型,该模型相对容易训练，对超参数依赖低，可以有效缩短训练周期。

公开(公告)号：CN109444360A

公开(公告)日：2019-03-08

申请号：CN201811270581.5

申请日：2018-10-29

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  曹怀升 ,  徐多 ,  乔思奇

IPC: G01N33/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于细胞神经网络和电子鼻特征提取的果汁贮藏期检测算法，获取果汁气体样本对果汁气体样本进行气味检测，得到果汁气体原始响应数据集；筛选传感器，得到响应数据集和响应矩阵；选择模板，根据响应矩阵，建立带未知参数的果汁气体细胞神经网络；将标记响应数据集输入到带未知参数的果汁气体细胞神经网络中进行特征点标记，得到传感器特征点；寻求未知参数最优值，并对所有传感器特征点进行特征提取，得出对应的细胞神经网络模板，以及对应的细胞神经网络；根据传感器特征点对果汁气体细胞神经网络进行验证。有益效果：适用范围广，对果汁产品储存器进行实时监控，便于监管部分检查，对果汁品质进行鉴别。保证果汁行业质量。

公开(公告)号：CN210006299U

公开(公告)日：2020-01-31

申请号：CN201920428709.X

申请日：2019-03-29

Applicant: 西南大学

Inventor： 贾鹏飞 ,  乔思奇 ,  曹怀升 ,  徐多 ,  彭小燕

IPC: G09B23/00 ,  G01N33/00

Abstract: 本实用新型公开一种基于物联网的空气测控教学实验箱，通过在箱体内设置气室伸缩机构，形成压缩和膨胀气室，设置排风机构，模拟工厂排风系统；结合设置在箱体内的传感器阵列，实现实施模拟数据采集，并将获取的数据经放大、模数转换后，传输单片机，并通过显示器实时显示，配合无线传输模块实现数据远程传输，整个过程真实模拟工厂气体排放过程，让学生能够获取到与工业现场排放数据等效的数据。便于学生学习气体数据采集和后期数据处理过程。有益效果：模拟生产工艺过程中气体的排出、消散和消除的整个过程，使空间内气体的浓度随着时间和工艺生产过程的变化而变化。