基于随机森林的气味感知分类研究
机器嗅觉是一种基于传感器阵列与计算机算法模拟生物嗅觉的新兴仿生技术,气味物质气味表征是机器嗅觉值得研究的领域,目前嗅觉感知处于初级研究阶段,气味的通用分类理论基础还不成熟.本文从物质气味电子信息角度出发,利用采集样本中相对均衡香型数据,通过机器学习算法及参数调整、网格搜索等模型优化手段,提出基于电子鼻数据的物质气味分类模型,建立物质气味电子鼻信息与感知联系,实验结果表明,基于随机森林的气味分类在各评价指标上表现突出,平均准确率达到93.6%,随机森林模型相比其他机器学习算法表现优异.
气味分类、机器嗅觉、电子鼻、随机森林
45
TP391.4(计算技术、计算机技术)
广东省科技计划项目;佛山广工大研究院创新创业人才团队计划项目
2022-10-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
99-103