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感官專家鐵蟲 (初入文壇)
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[交流]
電子鼻算法知多少-保圣告訴您！
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電子鼻是20世紀90年代中期發(fā)展起來的一種用于分析、識別氣味物質(zhì)總體特征的新型檢測儀器。 通過電子鼻可以建立食品、醫(yī)藥、生物、化工、環(huán)境等的氣味指紋圖譜，能實現(xiàn)氣味的客觀化表達，通過儀器分析推動食品、醫(yī)藥、化工等多領(lǐng)域的現(xiàn)代化發(fā)展。 電子鼻是模仿生物的嗅覺感受機制研制出來的，電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列即相當于生物系統(tǒng)中的嗅覺感受細胞，能感受不同的氣味物質(zhì)，將采集到的氣體指紋信息輸入電腦；電腦代替了生物系統(tǒng)中的大腦功能，通過軟件進行分析處理，區(qū)分辨識不同性質(zhì)物質(zhì)的整體特征，最后給出各個物質(zhì)的感官信息。 在電子鼻應(yīng)用過程中，需要多元數(shù)理統(tǒng)計系統(tǒng)對電子鼻采集特征數(shù)據(jù)進行分析，大數(shù)據(jù)算法對其使用效果至關(guān)重要，只有通過專業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)才能深入地、完全地提取并解釋數(shù)據(jù)信息，還可以有效減少實驗誤差數(shù)據(jù)對結(jié)果的影響，得到科學的、可視化的實驗結(jié)果。現(xiàn)將上海保圣電子鼻electronic nose的電子鼻系統(tǒng)算法集中一一介紹。 1、上海保圣電子鼻electronic nose 差異對比： 方差分析anova和多重比較comparison，分析對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。 2、上海保圣電子鼻electronic nose cnose降維分析 （1）主成分分析pca（principal component analysis）： 找到高維數(shù)據(jù)中的主成分，并利用“主成分”數(shù)據(jù)來表征原始數(shù)據(jù)，從而達到降維的目的，其側(cè)重于信息貢獻影響力綜合評價。 保圣科技電子鼻系統(tǒng)中的pca算法，以多類型圖形表達降維分析結(jié)果，以多種可視化方式表現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)果。 （2）線性判別分析lda(latent dirichlet allocation）： 分析時最大化類間距離以及最小化類內(nèi)距離，是目前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中比較經(jīng)典且熱門的一種有監(jiān)督的算法。 保圣科技電子鼻electronicnose系統(tǒng)中的lda算法，以多類型圖形表達降維分析結(jié)果，以多種可視化方式表現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)果。 （3）局部線性嵌入lle：可以學習任意維的局部線性的低維流形，而且lle算法歸結(jié)為稀疏矩陣特征分解，計算復(fù)雜度相對較小，實現(xiàn)容易。 （4）拉普拉斯特征映射le（laplacian eigenmaps）： 使相互間有關(guān)系的點在降維后的空間中盡可能的靠近，從而在降維后仍能保持原有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 （5）等距特征映射isomap（laplacian eigenmaps） ：分析尋找到所有樣本全局的最優(yōu)解，當數(shù)據(jù)量很大時或者樣本維度很高時，計算量非常大。 （6）非線性降維t-sne（t-distributed stochastic neighbor embedding） ：非常適用于高維數(shù)據(jù)降維到2維或者3維，進行可視化。 3、上海保圣電子鼻electronic nose 回歸分析：電子鼻定量分析 （1）偏最小二乘法回歸plsr（partial least squares regression） ：對于自變量或因變量較多的數(shù)據(jù)處理更為優(yōu)越，而且回歸系數(shù)可以看出各自變量與因變量的相關(guān)性及其影響的大小。 （2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp(bpnn, back propagation neural network) ：通過矩陣乘法運算，其包括信號前向傳播和誤差反向傳播兩個過程。 （3）支持向量機svm(support vector machines) ：通過使用非線性映射算法將低維輸入空間轉(zhuǎn)化為高維特征空間，使其線性可分。 4、上海保圣電子鼻electronic nose 分類分析：電子鼻定性分析 k鄰近分析knn(k-nearestneighbor) ：對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，knn方法較其他方法更為適合。 5、上海保圣電子鼻electronic nose 聚類算法 （1）系統(tǒng)聚類： 計算方法有歐式距離(euclideandistance)、閔氏距離(minkowskidistance)、馬氏距離(mahalanobisdistance)，并在最后的分類樹狀圖中依據(jù)自己的分類需求確定分類結(jié)果。 （2）密度聚類dbscan(density-based spatial clustering of applications with noise）： 將簇定義為密度相連的點的最大集合，能夠把具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇，并可在噪聲的空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。 （3）k-means聚類： 原理較為簡單，實現(xiàn)也很容易，收斂速度快，聚類效果較優(yōu)，算法的可解釋度比較強。 上海保圣electronic nose電子鼻應(yīng)用介紹： 上海保圣electronicnose電子鼻cnose應(yīng)用實例：果蔬新鮮度分析；煙草差異分析；配方差異分析；肉制品質(zhì)保期分析；食品貨架期分析；分析中藥炮制時間；中藥產(chǎn)地鑒別；藥物等級鑒別；油脂品質(zhì)鑒定；果蔬產(chǎn)品異常排查；糧食異常排查；中藥產(chǎn)地溯源。 |
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