一种基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块及方法，包括多个不同传感器获取挥发性液体的状态数据，通过开源电子平台进行数据的收集以及传输；通过收集模块进行数据的记录，并保存在计算机中；通过算法模块对收集到的数据集进行数据的预处理，包括去噪、标准化、PCA降维，将数据进行切割，分为测试集和训练集；通过贝叶斯优化找出最佳超参数，用最佳超参数构建模型；输出模型的准确率和其他性能指标；最后通过训练后的模型进行新数据预测；采用多数量传感器进行数据收集，可提高分类识别的准确度；对数据集进行预处理，可降低数据后续处理的难度，并提高模型的训练效率及准确度；利用训练的模型可实现对挥发性液体的识别应用。识别应用。识别应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块及方法


[0001]本专利技术涉及一种挥发性液体识别技术，特别是涉及一种基于支持向量机(SVM)算法的电子鼻系统挥发性液体识别方法。

技术介绍

[0002]随着化学、制药和石油行业的发展，越来越多的挥发性液体（VOCs）被使用，这些VOCs对人类健康和环境都带来了一定的风险。因此，对VOCs进行监测和识别变得越来越重要。目前，有多种方法可用于检测和识别VOCs，例如毛细管电泳、质谱和气相色谱等。然而，这些方法存在一些缺点，如高成本、需要复杂的样品前处理和分离步骤、需要高技术专业知识等。
[0003]近年来，一种基于传感器技术的挥发性液体识别技术逐渐发展起来。这种技术的基本思想是利用特定的传感器识别挥发性液体的化学成分，从而实现对挥发性液体的监测和识别。此技术具有成本低、易于使用、快速响应、无需复杂的样品前处理等优点。在该技术中，传感器被设计为对特定的VOCs敏感，并且可以通过检测特定的物理或化学特性来区分不同的VOCs。
[0004]然而，该技术也存在一些缺点。例如，传感器的选择性和灵本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块，其特征在于，包括：(a)数据采集模块，用于采集挥发性液体的特征数据，并将其转化为数字信号；(b)预处理模块，用于对挥发性液体的特征数据去噪、标准化和降维处理，并将数据进行切割，分为测试集和训练集；(c)SVM模型训练模块，用于基于训练数据训练SVM分类器；(d)参数优化模块，用于对SVM分类器的超参数进行优化；(f)性能评估模块，用于计算模型的性能指标；(e) SVM模型预测模块，用于利用训练好的SVM分类器对挥发性液体进行识别。2.根据权利要求1所述基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块，其特征在于，特征数据包括挥发性液体的挥发物质组成数据，其中包括至少6种传感器数据。3.根据权利要求1所述基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块，其特征在于，去噪过程使用小波去噪；预处理模块进一步包括主成分分析算法。4.根据权利要求1所述基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块，其特征在于，参数优化模块采用贝叶斯优化算法。5.根据权利要求4所述基于SVM电子鼻系统的挥发性液体识别模块，其特征在于，贝叶斯优化算法采用了以下步骤：(1)定义SVM分类器的超参数搜索空间，包括SVM核函数、C和gamma；(2)选择目标函数作为评价指标；(3)根据贝叶斯定理和高斯过程回归，构建SVM超参数的先验分布模型；(4)基于已有的超参数样本，通过调整先验分布模型的参数，计算下一个最佳超参数的条件概率分布；(5)利用El算法寻找下一个最佳超...

【专利技术属性】
技术研发人员：柏维维，贺竞辉，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：