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一种基于盲领域自适应的电子鼻漂移补偿方法.pdf

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本发明公开了一种基于盲领域自适应的电子鼻漂移补偿方法,该方法从特征层面出发,在盲领域场景下,仅使用源域样本构建稀疏极限学习机自编码器与稀疏极限学习机分类器。目标域样本通过稀疏极限学习机自编码器以得到其在源域空间下的表示,而后使用该表示与目标域样本原始特征相加完成特征增强过程,最后将增强后的样本输入到稀疏极限学习机分类器中以实现漂移样本的有效分类。本发明的优点在于模型训练的全过程无需目标域样本参与,更贴近于实际应用场景,同时在模型构建过程中引入范数约束实现了网络的稀疏,提升了特征表示的效果。

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112816616 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 20191

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