t-SNE+LDA算法提升仿生嗅觉气味识别效果

"t-SNE+LDA 算法在仿生嗅觉中的应用研究" 本文探讨了t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）与LDA（Linear Discriminant Analysis）算法在仿生嗅觉领域的创新应用，旨在提高气味分类和鉴定的效率与准确性。作者团队来自广东工业大学信息工程学院，该研究得到了多项国家级和省级基金的支持。 在仿生嗅觉系统中，电子鼻如PEN3被用来捕捉和分析物质的气味特征信息。这些信息通常表现为非线性和高维度的数据，处理起来具有挑战性。t-SNE是一种有效的流形学习方法，它能够将高维数据降维到低维空间，同时保持数据点之间的相对距离，这对于可视化和理解复杂数据分布非常有用。在此研究中，t-SNE被用来对电子鼻捕获的气味响应数据进行降维处理。 接着，LDA算法被用于处理t-SNE降维后的数据。LDA是一种经典的监督学习方法，主要用于分类和特征选择，它寻找最大化类别间差异和最小化类别内差异的投影方向，从而实现良好的分类性能。结合t-SNE和LDA，可以更好地保留数据的结构信息，同时提高分类效果。 研究选取了五种不同成分的纺织品材料作为实验对象，分别用t-SNE、PCA+LDA和t-SNE+LDA三种方法进行气味信息的分类和识别。实验结果显示，t-SNE+LDA算法在区分不同成分纺织品材料的气味上表现出色，其分类结果的类内离散度小，类间离散度大，意味着这种方法能更精确地将不同气味区分开来。 关键词包括t-SNE+LDA算法、流形学习、仿生嗅觉、纺织品材料、特征提取和气味识别。该研究为仿生嗅觉技术提供了新的分析工具，对于未来在气味检测、环境监控、食品安全等领域有潜在的应用价值。 文章发表于《计算机应用研究》2018年第35卷第11期，并可在指定网址上访问。作者简介给出了研究团队成员的研究方向，涵盖了仿生嗅觉技术、信号处理、模式识别等多个方面。 这项研究成功地将t-SNE和LDA算法整合到仿生嗅觉系统中，提高了气味识别的准确性和效率，为电子鼻技术在实际应用中的性能提升提供了理论支持和技术方案。