【摘 要】
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针对目前电子鼻应用于气体污染物浓度检测时难以达到理想精度的问题,提出基于粒子群算法与人工蜂群算法的极限学习机(Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithm based Extreme Learning Machine,PSOABC-ELM)算法,通过改进极限学习机输入层与隐含层权值和隐含层阈值随机的缺陷,提高电子鼻浓度检测的精度.将PSOABC-ELM算法与其他算法进行比较,并在公开数据集上进行验证.实验结果表明,PSOAB
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
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针对目前电子鼻应用于气体污染物浓度检测时难以达到理想精度的问题,提出基于粒子群算法与人工蜂群算法的极限学习机(Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony algorithm based Extreme Learning Machine,PSOABC-ELM)算法,通过改进极限学习机输入层与隐含层权值和隐含层阈值随机的缺陷,提高电子鼻浓度检测的精度.将PSOABC-ELM算法与其他算法进行比较,并在公开数据集上进行验证.实验结果表明,PSOABC-ELM算法用于电子鼻气体浓度检测时比其他算法精准度更高,检测结果误差更小,模型稳定性更强,为电子鼻气体浓度检测提供了一种新的方法.
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