基于电子鼻技术的工业气体分类鉴别

简介：
本研究利用电子鼻技术对多种工业气体进行快速、准确的分类与识别，为工业安全和质量控制提供有效手段。 工业气体的快速检测与识别是一项复杂且具挑战性的任务，因为这些气体具有复杂的组成成分及不同的规格标准。本段落提出了一种基于核判别分析（KDA）算法对工业气体进行分类的方法。通过使用电子鼻设备采集了四种典型工业气体的数据样本，并运用包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、以及结合PCA和LDA的混合方法在内的多种分类技术，来实现气体现有的特征识别。 为了优化结果并提高准确度，我们首先对原始高维度数据进行了降维处理。然后，在选择最合适的分类器后发现，KDA算法在使用核函数c=10及自由度d=5的情况下能够达到完美的100%分类精度，这比采用PCA方法时的识别率高出4.17个百分点。此外，从标准偏差和时间消耗的角度来看，KDA同样显示出了更高的效率与更优的表现。