基于最大散度差准则LDA的电子鼻中药材鉴别方法---德国AIRSENSE电子鼻
发布时间：2019-12-13 02:21:40浏览：790次
摘要：在电子鼻的模式识别方法中，线性判别分析(“near Discriminant Analysis，u)A)是常用的方法之一。然而，当样本类内散布矩阵奇异时，使用传统的基于Fisher准则的LDA算法会出现小样本问题。将最大散度差准则引入线性判别分析中，不仅可以解决小样本问题，实现3种不同产地中药材的正确鉴别，而且分类效果更好。结果表明：对3组样本的最终判别结果达到了97．8％的正确判别率，误判的待测样本只发生在安徽白术。
关键词：电子鼻；线性判别分析；最大散度差准则；中药材
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