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一种基于流形学习的跨域子空间学习电子鼻漂移补偿方法

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本发明涉及一种基于流形学习的跨域子空间学习电子鼻漂移补偿方法，其特征在于，将气体数字信号送入处理器，处理器利用LME‑CDSL数学模型进行气体样本分析，获得气体样本数据；处理器将气体样本数据送入分类器进行气体分类，获得气体分类结果。其有益效果是：具有更好的信息保存性能。不仅抑制了数据漂移，还同时维护了源域的流形和标签信息以及两个域的知识信息；局部线性流形学习完成高维数据的紧凑表示，能够保留非漂移样本的局部特征，提高模型的判别能力；保证了LME‑CDSL模型的鲁棒性和识别性能；本发明通过特征值分解实现特征子空间学习，计算成本极短，易于实际应用。

著录项

公开/公告号CN113740381B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.08.26

原文格式PDF
申请/专利权人西南大学;
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申请/专利号CN202110923440.4
发明设计人闫嘉;田雨桐;王丽丹;段书凯;
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申请日2021.08.12
分类号G01N27/00;G06N20/00;G06N3/08;
代理机构重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人余锦曦
地址 400715 重庆市北碚区天生路2号
入库时间 2022-09-26 23:17:37

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