电子鼻和电子舌数据联用的方法介绍

电子鼻和电子舌数据联用时,数据的联用方法主要有直接合并、特征值提取后联用和分别建模后重组有效信息的方法。

其中直接合并是指在建模前将不同仪器获得的信号直接合并的方法,联用后根据数据决定是否进行预处理,如标准化、特征值提取等预处理减少冗余信息。

获得的新数据集中的参数个数是所有单个仪器获得参数的综合,属于数据的初级融合;特征值提取后联用则是分别对不同仪器响应信号进行特征值提取(方差分析、主成分分析、逐步判别分析、贝叶斯判别分析等),剔除冗余信息,消除由于传感器的交叉敏感性带来的数据多元共线性问题,降低数据维度,提取有效区分的参数联用后进行建模,属于中等级别的数据融合;综合分析则是指分别对单个仪器的结果进行建模(如主成分分析),形成具有判别效果的综合参数,再提取综合参数重新进行分析,此为高等级别的数据融合。

评价电子鼻、电子舌及其联用信号的联用效果时,主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)、支持向量机(support vector machine,SVM),以及人工神经网络(artificial neural network,ANN)如 RBF 神经网络、KNN 神经网络、模糊自适应共振理论网络等均被引用。