t-SNE+LDA算法在仿生嗅觉中的应用研究

摘要：

将流形学习中的t-SNE算法引入仿生嗅觉领域中,提出一种基于t-SNE(t-分布邻域嵌入)与LDA(线性判别分析)算法相结合的气味分类鉴定新方法.由PEN3电子鼻获取物质气味特征信息,通过t-SNE算法将非线性、高维度的气味响应数据降维到低维空间,并利用LDA算法对低维数据进行分类和识别.利用五种不同成分的纺织品材料气味信息,通过t-SNE、PCA+LDA和t-SNE+LDA三种算法做对比实验.实验结果表明,相较于其他两种方法,t-SNE+LDA算法对常见的不同成分纺织品材料拥有更好的分类和识别效果,而且t-SNE+LDA算法得到的结果具有较小的类内离散度和较大的类间离散度.因此,t-SNE +LDA算法是仿生嗅觉中气味分类和识别的一个新方法.

关键词：t-SNE+LDA算法、流形学习、仿生嗅觉、纺织品材料、特征提取、气味识别

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61571140;广东省科技计划资助项目2016B030303011;广东省教育厅仪器重点培育项目15ZK0130;广州市科技计划资助项目201607010247

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3315-3317,3321