[发明专利]一种可用于多电子鼻平台的图像化白酒识别方法

说明书

本发明涉及一种可用于多电子鼻平台的图像化白酒识别方法，包括：获取不同传感器采集的白酒样本原始数据，进行归一化处理；将传感器响应值通过反余弦函数转化为角度余弦和矩阵；获得半角正弦和矩阵H_s和半角余弦和矩阵H_c；将传感器响应进行分箱操作后计算马尔科夫转移概率，随后再计算出马尔科夫域矩阵M_TF；构建传感器图像，利用分段聚合近似确定图像尺寸，再对每个样本将多个传感器的图像进行组合得到描述单个样本的组合图像；建立卷积神经网络模型；训练。

技术领域

本发明涉及一种可用于多电子鼻平台的图像化白酒识别方法。

背景技术

白酒的生产和消费在中国经济中占有重要地位。随着白酒市场的发展，白酒质量的鉴别备受社会关注。常用的白酒识别方法分为感官评价、成分分析以及电子鼻检测三种。感官评价易受外界因素的干扰，而成分分析需要依赖大型精密仪器，无法实时实地完成检测。相对于其他分析方法，电子鼻的快速和低成本的特点使其在白酒识别领域得到广泛的应用。

电子鼻技术又称为人工嗅觉技术，是一种通过模仿生物嗅觉系统的结构和功能来完成气味检测、分析及识别的方法。在气体传感器技术及电路电子技术的制约下，很难使气体传感器具有与嗅觉系统相似的灵敏度和重复性，此时数据处理方法的选择显得尤为重要。传统的电子鼻数据处理方法包括数据预处理、特征生成和模式识别等步骤。信息预处理通常包括降噪、滤波、特征提取等，通过对传感器的原始响应进行规范化以便进行后续处理。经过处理得到的特征作为模式识别算法的输入，通过分类器完成气味的识别。

专利201510391640.4(基于半监督学习的电子鼻室内毒气智能识别方法，西南大学)提出一种基于半监督学习的电子鼻室内毒气智能识别方法。其采用已知标签的毒气样本集训练基本分类器，在每次循环中每个基本分类器轮流作为主分类器，通过主分类器对未知标签样本集进行分类，并利用剩余分类器进行预测，最后通过增加分类器数目来判断识别率是否已达到最优。但该方法需要人工建立多个分类器，过程较为复杂，缺少自动特征学习的能力。

专利201610442917.6(一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法，重庆大学)提出一种带自表达的电子鼻非目标干扰气体识别方法。其通过计算目标气体训练集的自表达矩阵及气体训练集的平均误差，来得到目标气体与干扰气体的检测准确度，从而计算理想阈值完成识别任务。该方法通过自表达向量来反映不同变量的被表达程度，但该方法能完成的识别任务较为简单，无法用于多种气味的识别，应用范围较小。

郭淼提出了一种基于电子鼻和非线性特征提取建模的猪肉鲜度快速分析方法(郭淼.基于电子鼻与非线性特征提取建模的猪肉鲜度快速分析方法[J].中国食品学报,2016,16(6):218-224.)，采用主成分分析和非线性随机共振法处理电子鼻数据，再采用信噪比极大值经线性拟合回归来构建猪肉鲜度预测模型来预测猪肉样品的新鲜度。但该方法使用的特征较为简单，会损失原始响应的部分信息。

林伟提出了一种Kalman滤波和专家系统优化的t检验法相结合的电子鼻数据预处理算法(林伟.一种新的电子鼻预处理算法的研究[J].武汉理工大学学报,2016,38(1):88-95.)，该方法通过Kalman滤波实现降噪，随后利用专家系统优化的t检验法检验并替换异常数据，最后利用神经网络对预处理后的样本数据进行识别。但该方法预处理的步骤较为繁琐，同时针对的对象是特定的传感器波形，一旦传感器发生改变还需要重新设计滤波器并修正数据，不利于电子鼻的推广应用。

目前电子鼻系统智能化与小型化的发展趋势对电子鼻数据处理方法提出了更高的要求，但各类传统方法面临着相似的缺陷和不足：

(1)传统电子鼻数据处理的步骤类似，但这种固定的框架也对识别效果产生了制约。在设计电子鼻时需要针对具体应用尝试各种方法的组合来优化电子鼻的数据处理才能达到很好的效果，限制了电子鼻数据处理方法的泛用性。