基于单类支持向量机的电子鼻在白酒真假识别中的应用.pdf

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1、第28卷第12期传感技术学报Vo1.28NO.122015年12月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSDec.2015ApplicationofElectronicNoseinTrue—FakeChineseLiquorsRecognitionBasedonOne—ClassSVMZHOUYu,MENGQinghao,Q1Peifeng,JINGYaqi,ZENGMing(SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,TianfinUniv

2、ersity,Tianfin300072,China)AbstractiAimedattheimbalancednumberbetweenthetrueandfakeChineseliquorsamples(normalandabnor-realsamples)andthelackofabnormalsamplecategoriesintruecfakeChineseliquorrecognitionbymulti-classclassification.atrue.fakerecognitionmethodus

3、ingone—classSVM(SupportVectorMachine)totrainaone—classclassifierf0reachbrandofliquorisputforward.Firstly,aself-designedelectronicnosesystemwasusedtosampledifferentbrandsofliquor.Secondly,afterdatapre-processing,featuregenerationandfeaturereductioninturn,theda

4、tasampledfromthesensorarraywastransformedintotestsamplesofclassification.Thirdly,theoptimalparame—tersforeachone.classclassifierwerefoundbygrid.search.Finally.eachone—classclassifierwastestedonthetrue—fakerecognitioneffectbythecorrespondingsamples.Thetrue—fak

5、erecognitionrateofone—classclassifiersrangesfrom93%to98%,whichindicatesthattheself-designedelectronicnosesystemcombinedwithone-classSVMhasagoodperformanceoftrue—fakeChineseliquorrecognition.Keywords:electronicnose;Chineseliquors;true—fakerecognition;one—class

6、SVMEEACC:6140;7230Sdoi:10.39690.issn.1004-1699.2015.12.001基于单类支持向量机的电子鼻在白酒直f只别中的应用周宇,孟庆浩,亓培锋,井雅琪,曾明(天津大学电气与自动化工程学院,天津300072)摘要:针对采用多类分类方法进行白酒真假识别时存在的真酒样本和假酒样本(正类样本和异类样本)数量无法均衡以及异类样本无法全部获取的问题,提出应用单类支持向量机分别单独对每一种品牌的白酒训练单类分类器进行真假识别的方法。首先采用自主设计的电子鼻系统对不同品牌白酒进行采样测试

7、;采样后的传感器阵列数据依次经过数据预处理、特征生成、特征选择降维处理,得到可用于分类的白酒样本;再通过格点搜索获取每种白酒单类分类器的最优参数;最后测试各个单类分类器对相应品牌白酒的真假识别效果。各单类分类器的真假识别率分布在93%~98%之间,结果表明,采用自主设计的电子鼻结合单类支持向量机可以很好地对白酒真假进行识别。关键词:电子鼻;白酒;真假识别;单类支持向量机中图分类号:TP391.4;TN911.7文献标识码:A文章编号:1O04—1699(2O15)12—1741—06随着生活水平的提高,人们对酒类

8、食品越来越成分分析,但同时需要的成本也很高,仪器昂贵且大的需求促进了白酒行业的飞速发展,与此同时各笨重,检测周期也较长。因此白酒的快速检测和识种问题也不断出现。“勾兑门”、“酒精门”、“散酒别技术已成为白酒行业一个亟待解决的难题[1]。门”,年份酒造假以次充好等现象屡见不鲜,并呈现电子鼻是一种新型的仿生检测技术,为分析日益严重的趋势。而当前白酒质量检测常用的方和识别复杂挥

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