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基于随机森林的气味感知分类研究
文献摘要：
机器嗅觉是一种基于传感器阵列与计算机算法模拟生物嗅觉的新兴仿生技术,气味物质气味表征是机器嗅觉值得研究的领域,目前嗅觉感知处于初级研究阶段,气味的通用分类理论基础还不成熟.本文从物质气味电子信息角度出发,利用采集样本中相对均衡香型数据,通过机器学习算法及参数调整、网格搜索等模型优化手段,提出基于电子鼻数据的物质气味分类模型,建立物质气味电子鼻信息与感知联系,实验结果表明,基于随机森林的气味分类在各评价指标上表现突出,平均准确率达到93.6％,随机森林模型相比其他机器学习算法表现优异.
文献关键词：
气味分类;机器嗅觉;电子鼻;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
蒋丹凤;温腾腾;吴黎明;王立
作者机构：
广东工业大学机电工程学院 广州510006;佛山沧科智能科技有限公司 佛山528228
文献出处：
引用格式：
[1]蒋丹凤;温腾腾;吴黎明;王立-.基于随机森林的气味感知分类研究)[J].电子测量技术,2022(09):99-103
A类：
机器嗅觉,气味分类
B类：
分类研究,传感器阵列,计算机算法,算法模拟,仿生技术,气味物质,嗅觉感知,研究阶段,分类理论,从物,电子信息,香型,机器学习算法,参数调整,网格搜索,模型优化,优化手段,电子鼻,分类模型,平均准确率,随机森林模型
AB值：
0.329133
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