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国内刊号：42-1181/S
国际刊号：1000-2421
发布日期:
作者：李培
关键词：鱼粉; 嗅觉传感器; 传感器阵列; 多层感知器神经网络; 无损检测; 归一化; 载荷分析
基金：中央高校基本科研业务费专项（2662018PY081）
为了提高鱼粉品质检测装置的鉴别能力，利用研制的鱼粉品质检测装置，提取鱼粉样本的响应特征信息（10×6个）构成原始特征矩阵，以多层感知器神经网络的鉴别正确率为评价指标，对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。首先，通过不同的归一化处理，得到了最佳的归一化处理方法;其次，通过因子载荷分析结果计算获得1 770个特征距离值，按从小到大的顺序对1 770个距离进行排序，并依据特征值距离原点的欧式距离，剔除欧氏距离较小的19个特征值，获得最高的鉴别正确率；最后，对经过载荷分析优化后的原始特征值进行相关性分析，按相关系数绝对值累加和大小进行排序，当剔除掉相关系数绝对值累加和大于37.2时的8个特征值时，此时鉴别正确率为98.3%，特征子集也更紧凑。研究结果表明：特征优化前后的传感器信号的表征特征发生了明显的变化，33个特征值被用来表征鱼粉样本的传感器特征信号。同时，采用马氏距离解释了MLP神经网络鉴别结果的可信性，进一步说明了特征优化方法的合理性。
来源：2019年第6期
《华中农业大学学报》期刊编辑部
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