基于轮廓局部约束字典对学习的电子鼻气体分类方法

一种基于轮廓局部约束字典对学习的电子鼻气体分类方法，其特征在于，包括步骤1：构建基于轮廓局部约束项的字典对学习模型DPL‑LCP；步骤2：获取C种类别的气体样本数据分别对DPL‑LCP进行训练，得到每种气体类别的综合字典矩阵D、分析字典矩阵P和稀疏编码矩阵A；步骤3：根据每种气体类别的D和P，得到每种气体类别的重构矩阵，然后将所有气体类别的重构矩阵集成到电子鼻系统中；步骤4：电子鼻系统采集待分类气体数据y，利用C种气体类别的重构矩阵，分别对y进行重构，并计算重构前后y的残差值，然后输出最小残差值所对应的气体类别。效果：改善了块对角结构的不同类别样本特征之间的联系削弱问题，提高了模型捕获数据结构和特征关系的能力。