公开(公告)号：CN102192927B

公开(公告)日：2012-09-26

申请号：CN201010533797.3

申请日：2010-11-05

申请人： 重庆大学 ,  重庆固仁科技有限公司

发明人： 曾孝平 ,  周宏伟 ,  田逢春 ,  黄智勇 ,  潘丽娜 ,  李红娟 ,  冯敬伟 ,  姜伟

IPC分类号： G01N27/04

摘要： 本发明公开了一种基于电子鼻技术的空气质量监测系统及其监测方法，其特征在于：设置有传感器信号调理电路，该传感器信号调理电路的质量检测输入端组连接有气体传感器组，该传感器信号调理电路的输出端连接有传感器阵列信号预处理器，该传感器阵列信号预处理器的输出端连接有中央处理器，该中央处理器的显示端连接有显示器。其显著特点是：通过本专利提出的虚拟电阻法和特殊的算法，较好地解决了金属氧化物传感器的离散性问题以及多种气体的相互干扰问题，使系统的输出精度大大提高，可以计算出不同气体输出的浓度值，并可以确定各种气体的种类，人工神经网络一路输出表示一种气体，能同时完成对气体定性和定量识别。

公开(公告)号：CN102192927A

公开(公告)日：2011-09-21

申请号：CN201010533797.3

申请日：2010-11-05

申请人： 重庆大学 ,  重庆固仁科技有限公司

发明人： 曾孝平 ,  周宏伟 ,  田逢春 ,  黄智勇 ,  潘丽娜 ,  李红娟 ,  冯敬伟 ,  姜伟

IPC分类号： G01N27/04

摘要： 本发明公开了一种基于电子鼻技术的空气质量监测系统及其监测方法，其特征在于：设置有传感器信号调理电路，该传感器信号调理电路的质量检测输入端组连接有气体传感器组，该传感器信号调理电路的输出端连接有传感器阵列信号预处理器，该传感器阵列信号预处理器的输出端连接有中央处理器，该中央处理器的显示端连接有显示器。其显著特点是：通过本专利提出的虚拟电阻法和特殊的算法，较好地解决了金属氧化物传感器的离散性问题以及多种气体的相互干扰问题，使系统的输出精度大大提高，可以计算出不同气体输出的浓度值，并可以确定各种气体的种类，人工神经网络一路输出表示一种气体，能同时完成对气体定性和定量识别。

公开(公告)号：CN102866179B

公开(公告)日：2014-06-18

申请号：CN201210336450.9

申请日：2012-09-13

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  张磊 ,  胡波 ,  郭洁莲 ,  冯敬伟 ,  党丽君 ,  黄智勇 ,  李国瑞 ,  叶奇 ,  肖博

IPC分类号： G01N27/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

摘要： 本发明涉及一种电子鼻中非目标干扰气味的在线识别和抑制方法。其识别方法的步骤有目标气体和典型非目标干扰气味数据样本的采集、传感器阵列信号预处理、目标气体和非目标干扰气味样本的特征提取、人工智能学习机的训练学习和智能学习机对非目标干扰气味的实时在线识别。一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：阵列信号动态矩阵的存储及更新、动态存储矩阵加权修正及干扰抑制和目标气体浓度预测。另一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：目标气体浓度预测、目标气体预测浓度动态矩阵的存储及更新和动态存储矩阵加权修正及干扰抑制。本发明的有益效果为：利用人工智能模式识别出了目标气体和非目标干扰气味，赋予了检测信号的类别标志；抑制了非目标干扰气味造成的干扰，能准确检测出目标气体的含量。

公开(公告)号：CN102890718B

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201210382585.9

申请日：2012-10-10

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  贾鹏飞 ,  樊澍 ,  冯敬伟 ,  刘涛 ,  刘颖 ,  赵贞贞

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明涉及一种有监督显式流形学习算法进行电子鼻数据挖掘的方法。其中显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘的方法的步骤包括：气体样本的采集、气体样本的特征提取、确定特征值矩阵中各点的近邻、计算任意两特征值点的关系和显式流形算法的数据降维。有监督的显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘包括上述全部步骤并在气体样本的特征提取后增加一步：考虑类别信息确定特征值矩阵中各点的近邻。本发明的有益效果为：利用显式流形学习算法进行电子鼻数据降维，给出了显式降维表达式；利用有监督流形学习算进行电子鼻数据降维，考虑到了特征值矩阵中不同来源的各点之间的关系差异，这一细节信息的保留是电子鼻系统高判别率的保障。

公开(公告)号：CN102944583B

公开(公告)日：2014-05-14

申请号：CN201210504860.X

申请日：2012-11-30

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  冯敬伟 ,  胡波 ,  郭洁莲 ,  张磊 ,  叶奇 ,  陈建军 ,  肖博 ,  李国瑞 ,  党丽君 ,  刘涛

IPC分类号： G01N27/04

摘要： 本发明提供了一种基于漂移补偿的金属氧化物气体传感器阵列浓度检测方法，该方法借助独立成分分析，屏蔽了环境温度、湿度以及因环境因素导致的异常值对漂移规律和漂移量估算的影响，找出基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律；此后在金属氧化物气体传感器阵列对气体样本进行浓度检测处理时，利用基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律估算出浓度独立成分的漂移量对浓度检测响应数据中的浓度独立成分进行漂移补偿，然后借助浓度检测响应数据中漂移补偿过后的浓度独立成分利用浓度预测函数进行预测换算得到敏感气体浓度检测结果，能够有效提高漂移规律和漂移量的估算精度，保证了金属氧化物气体传感器阵列浓度检测的准确性。

公开(公告)号：CN102944583A

公开(公告)日：2013-02-27

申请号：CN201210504860.X

申请日：2012-11-30

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  冯敬伟 ,  胡波 ,  郭洁莲 ,  张磊 ,  叶奇 ,  陈建军 ,  肖博 ,  李国瑞 ,  党丽君 ,  刘涛

IPC分类号： G01N27/04

摘要： 本发明提供了一种基于漂移补偿的金属氧化物气体传感器阵列浓度检测方法，该方法借助独立成分分析，屏蔽了环境温度、湿度以及因环境因素导致的异常值对漂移规律和漂移量估算的影响，找出基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律；此后在金属氧化物气体传感器阵列对气体样本进行浓度检测处理时，利用基线响应情况下浓度独立成分随时间漂移变化的规律估算出浓度独立成分的漂移量对浓度检测响应数据中的浓度独立成分进行漂移补偿，然后借助浓度检测响应数据中漂移补偿过后的浓度独立成分利用浓度预测函数进行预测换算得到敏感气体浓度检测结果，能够有效提高漂移规律和漂移量的估算精度，保证了金属氧化物气体传感器阵列浓度检测的准确性。

公开(公告)号：CN102890718A

公开(公告)日：2013-01-23

申请号：CN201210382585.9

申请日：2012-10-10

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  贾鹏飞 ,  樊澍 ,  冯敬伟 ,  刘涛 ,  刘颖 ,  赵贞贞

IPC分类号： G06F17/30

摘要： 本发明涉及一种有监督显式流形学习算法进行电子鼻数据挖掘的方法。其中显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘的方法的步骤包括：气体样本的采集、气体样本的特征提取、确定特征值矩阵中各点的近邻、计算任意两特征值点的关系和显式流形算法的数据降维。有监督的显式流形学习算法对电子鼻数据进行数据挖掘包括上述全部步骤并在气体样本的特征提取后增加一步：考虑类别信息确定特征值矩阵中各点的近邻。本发明的有益效果为：利用显式流形学习算法进行电子鼻数据降维，给出了显式降维表达式；利用有监督流形学习算进行电子鼻数据降维，考虑到了特征值矩阵中不同来源的各点之间的关系差异，这一细节信息的保留是电子鼻系统高判别率的保障。

公开(公告)号：CN102866179A

公开(公告)日：2013-01-09

申请号：CN201210336450.9

申请日：2012-09-13

申请人： 重庆大学

发明人： 田逢春 ,  张磊 ,  胡波 ,  郭洁莲 ,  冯敬伟 ,  党丽君 ,  黄智勇 ,  李国瑞 ,  叶奇 ,  肖博

IPC分类号： G01N27/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

摘要： 本发明涉及一种电子鼻中非目标干扰气味的在线识别和抑制方法。其识别方法的步骤有目标气体和典型非目标干扰气味数据样本的采集、传感器阵列信号预处理、目标气体和非目标干扰气味样本的特征提取、人工智能学习机的训练学习和智能学习机对非目标干扰气味的实时在线识别。一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：阵列信号动态矩阵的存储及更新、动态存储矩阵加权修正及干扰抑制和目标气体浓度预测。另一种非目标干扰气味的抑制方法包含上述识别方法的步骤，还有以下步骤：目标气体浓度预测、目标气体预测浓度动态矩阵的存储及更新和动态存储矩阵加权修正及干扰抑制。本发明的有益效果为：利用人工智能模式识别出了目标气体和非目标干扰气味，赋予了检测信号的类别标志；抑制了非目标干扰气味造成的干扰，能准确检测出目标气体的含量。