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主题：【已应助】电子鼻数据处理

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发表于：2022/05/15 21:44:36 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
用的是PEN3的电子鼻，送样测试的，回来的数据是传感器的每一秒的感应值，想问一下各位大神，我应该怎么处理，用什么软件处理好，谢谢！
推荐答案：123回复于2022/05/16
分析软件是winmuster。当前电子鼻数据处理中所采用的模式识别算法主要包括k近邻法（k-Nearest Neighbor ,k-NN）、聚类分析（Cluster Analysis ,CA）、判别分析（Discriminant Analysis, DA）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、反向传播人工神经网络（Back-Propagation Artificial Neural Networks, BP-ANN）、概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）、学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）、自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）等。其中PCA和BP-ANN应用最为广泛。上述模式识别算法按输入输出之间的关系可分为线性算法（k-NN、CA、DA、PCA）和非线性算法（BP-ANN、PNN、LVQ、SOM）两类。线性算法只能实现输入到输出的线性映射，它们都是基于统计理论而发展起来的。非线性算法，顾名思义，可实现输入到输出的非线性映射，与神经网络理论有关，由于这类算法能实现更复杂的映射关系，所以通常其识别效果要优于线性算法。模式识别算法还可以按其它方式进行分类，如按是否建立模型可分为基于模型的算法（如PCA）和非基于模型的算法（如SOM、BP-ANN等），按训练过程中是否有教师样本可分为带监督学习的算法（如BP-ANN、LVQ等）和无监督学习的算法（如k-NN、SOM等）。
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2022/5/16 6:49:40 沙发 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
分析软件是winmuster。当前电子鼻数据处理中所采用的模式识别算法主要包括k近邻法（k-Nearest Neighbor ,k-NN）、聚类分析（Cluster Analysis ,CA）、判别分析（Discriminant Analysis, DA）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）、反向传播人工神经网络（Back-Propagation Artificial Neural Networks, BP-ANN）、概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）、学习向量量化（Learning Vector Quantization, LVQ）、自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）等。其中PCA和BP-ANN应用最为广泛。上述模式识别算法按输入输出之间的关系可分为线性算法（k-NN、CA、DA、PCA）和非线性算法（BP-ANN、PNN、LVQ、SOM）两类。线性算法只能实现输入到输出的线性映射，它们都是基于统计理论而发展起来的。非线性算法，顾名思义，可实现输入到输出的非线性映射，与神经网络理论有关，由于这类算法能实现更复杂的映射关系，所以通常其识别效果要优于线性算法。模式识别算法还可以按其它方式进行分类，如按是否建立模型可分为基于模型的算法（如PCA）和非基于模型的算法（如SOM、BP-ANN等），按训练过程中是否有教师样本可分为带监督学习的算法（如BP-ANN、LVQ等）和无监督学习的算法（如k-NN、SOM等）。
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