【技术实现步骤摘要】
基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法
本专利技术涉及气体特征检测
，具体是一种基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法。
技术介绍
柑橘加工产品的香气特征可以作为食品安全检验的标准，因此研究柑橘加工产品的香气特征具有重要意义。有些过期的果汁饮料被企业非法回收再销售，通过分析果汁的香气特征来判断是否过时，不仅对消费者有帮助，还使监管部门的工作变得更加容易。风味是决定柑橘品质和营养价值的关键因素。目前，检测柑橘品质的主要方法是感官分析和精密仪器。感官分析在大量的传统加工中得到广泛应用。虽然这种测试方法对消费者极为友好，但在该过程中存在的主观因素太多，会导致检测结果不准确。而分析较为客观、科学的精密仪器分析方法成为了科学研究的主要分析测试方法。但是采用高精密仪器的成本高，现实生产和生活中很难应用，并且精密仪器分析的前置处理步骤复杂，操作极其不便，对操作人员的技术要求也比较高，所以很难广泛应用。目前出现了一种类似生物嗅觉装置设计用来分析气体/气味的装置-电子鼻(E-nose)，电子鼻系统结合了一系列传感器和LKSVD算法，...
【技术保护点】
1.一种基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤如下：S1、采用电子鼻系统采集柑橘汁香气特征数据，得到电子鼻特征矩阵；S2、使用随机二进制数对柑橘汁香气特征数据进行过滤，选择电子鼻中传感器的最佳组合，将最佳组合采集的所有数据形成柑橘汁香气特征字典；S3、利用核函数，将柑橘汁香气特征字典中的非线性数据映射为线性数据；S4、对LKSVD目标函数进行初始化；S5、对LKSVD目标函数进行加权系数标准化；S6、将步骤S5中标准化后的LKSVD目标函数进行更新优化；S7、结合步骤S6中优化后的LKSVD目标函数，利用线性分类器得到柑橘汁香气特征字...
【技术特征摘要】
1.一种基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤如下：S1、采用电子鼻系统采集柑橘汁香气特征数据，得到电子鼻特征矩阵；S2、使用随机二进制数对柑橘汁香气特征数据进行过滤，选择电子鼻中传感器的最佳组合，将最佳组合采集的所有数据形成柑橘汁香气特征字典；S3、利用核函数，将柑橘汁香气特征字典中的非线性数据映射为线性数据；S4、对LKSVD目标函数进行初始化；S5、对LKSVD目标函数进行加权系数标准化；S6、将步骤S5中标准化后的LKSVD目标函数进行更新优化；S7、结合步骤S6中优化后的LKSVD目标函数，利用线性分类器得到柑橘汁香气特征字典的类标签；S8、根据柑橘汁香气特征字典的类标签对柑橘汁香气特征数据进行分类。2.根据权利要求1所述的基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤S2中，所述随机二进制数由EQPSO算法得到。3.根据权利要求1所述的基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤S3中，所述核函数为RBF核函数，其表达式为：其中，Zi,Zj为任意两个输入的柑橘汁香气特征数据，σ为函数的宽度参数，控制函数的径向作用范围。4.根据权利要求1所述的基于LKSVD的面向柑橘汁香气检测的电子鼻特征提取与分类方法，其特征在于：步骤S4中，所述LKSVD目标函数表达式为：其中，表示重构误差，表示判别式稀疏编码误差，表示分类误差，ε为判别式稀疏编码误差的加权系数，ω为分类误差的加权系数；Y＝[y1...yN]∈Rn×N是N个n维的输入信号，X为Y的稀疏表示，X＝[x1,...xN]∈RK×N，D＝[d1...dK]∈Rn×K是学习的字典，K表示字典项的个数，||xi||0是xi向量中非零项的个数，其中i∈[1,N]，T是稀疏约束因子；Q为用来进行分类的输入信号Y的判别式稀疏表示，H是输入信号Y的类标签，[h1......
【专利技术属性】
技术研发人员：贾鹏飞，王馨晨，曹怀升，徐多，沈辛妍，段书凯，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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