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本发明是一种基于模块化组合神经网络的机器嗅觉气味识别方法。
其特点是组合神经网络分类器由前向单隐层感知器模块和RBF神经网络模块所组成;各个分类器模块均由若干个子模块所组成,其结构经过增长和修剪两个阶段最终确定,中心、宽度、权值等参数通过误差反传算法确定。
本发明提出的模块化组合神经网络分类器通过以下三个途径:(1)将一个很复杂的多气味识别问题转化为多个较简单的两气味识别问题;(2)将气味强度估计问题按一定分辨率转化为识别问题;(3)仅让与分类区域有关的部分类别的样本来训练每个子模块,从而快速有效地解决了高维多类别海量样本集的学习问题。
利用本发明,机器嗅觉装置就能识别成千上万种气味,并同时具有估计气味强度的能力。