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基于隨機森林的氣味感知分類研究---德國AIRSENSE電子鼻

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摘要:機器嗅覺是一種基于傳感器陣列與計算機算法模擬生物嗅覺的新興仿生技術,氣味物質氣味表征是機器嗅覺值得研究的領域,目前嗅覺感知處于初級研究階段,氣味的通用分類理論基礎還不成熟。本文從物質氣味電子信息角度出發,利用采集樣本中相對均衡香型數據,通過機器學習算法及參數調整、網格搜索等模型優化手段,提出基于電子鼻數據的物質氣味分類模型,建立物質氣味電子鼻信息與感知聯系,實驗結果表明,基于隨機森林的氣味分類在各評價指標上表現突出,平均準確率達到93.6%,隨機森林模型相比其他機器學習算法表現優異。 


關鍵詞:氣味分類;機器嗅覺;電子鼻;隨機森林;

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