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.pdfVIP

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2023-07-02 发布于四川
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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.pdf

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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

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113740381 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110923440.4 CN 105929113 A,2016.09.07 (22)申请日

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