《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于改進(jìn)型極限學(xué)習(xí)機(jī)的電子鼻氣體濃度檢測(cè)
2021年電子技術(shù)應(yīng)用第10期
王 潔，陶 洋，梁志芳
重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶400065
摘要： 針對(duì)目前電子鼻應(yīng)用于氣體污染物濃度檢測(cè)時(shí)難以達(dá)到理想精度的問題，提出基于粒子群算法與人工蜂群算法的極限學(xué)習(xí)機(jī)(Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithm based Extreme Learning Machine，PSOABC-ELM)算法，通過改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)輸入層與隱含層權(quán)值和隱含層閾值隨機(jī)的缺陷，提高電子鼻濃度檢測(cè)的精度。將PSOABC-ELM算法與其他算法進(jìn)行比較，并在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PSOABC-ELM算法用于電子鼻氣體濃度檢測(cè)時(shí)比其他算法精準(zhǔn)度更高，檢測(cè)結(jié)果誤差更小，模型穩(wěn)定性更強(qiáng)，為電子鼻氣體濃度檢測(cè)提供了一種新的方法。
中圖分類號(hào)： TN02；TP212
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211309
中文引用格式： 王潔，陶洋，梁志芳. 基于改進(jìn)型極限學(xué)習(xí)機(jī)的電子鼻氣體濃度檢測(cè)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021，47(10)：63-67.
英文引用格式： Wang Jie，Tao Yang，Liang Zhifang. Gas concentration detection of E-nose based on improved ELM[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(10)：63-67.
Gas concentration detection of E-nose based on improved ELM
Wang Jie，Tao Yang，Liang Zhifang
School of Communication and Information Engineering，Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065，China
Abstract： Aiming at unsatisfied ideal accuracy of electronic nose while testing the concentration of gas pollutants，the particle swarm optimization and artificial bee colony algorithm based extreme learning machine(PSOABC-ELM) algorithm is proposed. The accuracy of electronic nose concentration detection is enhanced by improve extreme learning machine weights of input layer and hidden layer and hidden layer threshold random defects. PSOABC-ELM is compared with other algorithms and validated on the public data set. The results show that the PSOABC-ELM algorithm perform better than the others when Testinggas concentration of electronic nose, and the detection result error is smaller and the algorithm stability is stronger, which provides a new method for the detection of gas concentration of electronic nose.
Key words : electronic nose；particle swarm optimization；artificial bee colony algorithm；extreme learning machine；concentration detection

0 引言

    電子鼻是一種仿生嗅覺系統(tǒng)，由氣體傳感器陣列和模式識(shí)別算法組成，主要用于氣體識(shí)別[1]，在環(huán)境監(jiān)測(cè)[2]、食品檢測(cè)[3]和醫(yī)療診斷[4]等多個(gè)領(lǐng)域均有所應(yīng)用。電子鼻系統(tǒng)通過其內(nèi)部的氣體傳感器陣列對(duì)氣體信息進(jìn)行采集，將氣體信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)殡娦盘?hào)，再通過模式識(shí)別算法的處理輸出對(duì)應(yīng)氣體的濃度檢測(cè)結(jié)果。

    針對(duì)電子鼻模式識(shí)別系統(tǒng)，目前提出了多種網(wǎng)絡(luò)模型，其中極限學(xué)習(xí)機(jī)是由黃廣斌提出的一種典型單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-hidden Layer Feedforward Networks，SLFN)[5]，與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、支持向量機(jī)[7](Support Vector Machine，SVM))相比，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，不需要反復(fù)迭代，學(xué)習(xí)速度快，泛化性能好，具有良好的函數(shù)逼近能力，因此被廣泛應(yīng)用于解決各種分類和回歸的問題。但由于ELM輸入層與隱含層的權(quán)值以及隱含層的閾值是隨機(jī)給定的，這將會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)濃度的檢測(cè)精度。

    針對(duì)目前電子鼻在檢測(cè)氣體濃度精度不高的問題，本文利用粒子群算法的局部搜索能力和人工蜂群算法的全局搜索能力，將兩個(gè)算法進(jìn)行嵌入融合，并與極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合，最終達(dá)到提高電子鼻氣體濃度檢測(cè)精度的目的。




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作者信息：

王  潔，陶  洋，梁志芳

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶400065)




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