农业机械学报

作者：殷勇,申晓鹏,于慧春

单位：河南科技大学,河南科技大学,河南科技大学,

关键词：白酒;电子鼻;核熵成分分析;Fisher判别分析;多特征鉴别

基金：国家自然科学基金项目（31571923、31171685）

在引入基于核熵成分分析(KECA)的Fisher判别分析(FDA)方法的基础上，探究了用特征组合表征电子鼻信号时6种白酒的鉴别效果。首先，通过5种单一特征的FDA鉴别分析，筛选出积分值(INV)、相对稳态平均值(AVRS)、小波能量(WEV) 3种较优特征，然后通过它们的不同组合鉴别6种白酒，鉴别结果表明，多特征组合优于单特征，且三特征组合时的鉴别正确率最高。最后，在用INV、AVRS、WEV 3种特征值组合表征电子鼻信号的前提下，深入研究了KECA+FDA方法鉴别6种白酒的效果。当选取径向基函数(RBF)作为核函数后，采用基于矩阵最佳相似性的方法优化确定RBF核参数为16.8608时，三特征组合下测试集的鉴别正确率由FDA的79.92%提高到KECA+FDA的100%。与BP神经网络和支持向量机的鉴别结果对比，KECA+FDA方法更具优势。这说明运用KECA+FDA方法可有效提高电子鼻对6种白酒的鉴别能力。

来源：2018年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

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