一种基于模式识别算法的气味分类电子鼻系统设计

本发明属于气体检测与模式识别技术领域，具体提供一种基于多传感器阵列和模式识别的气味分类电子鼻系统，用以解决传统气体传感器对复杂气味泛化性差、分类精度低的问题。本发明包括如下步骤：(一)、搭建嵌入式电子鼻系统平台，对薄荷糖、咖啡、菊花茶叶、橘子皮及苹果五种气味采集数据，该平台包括：(1)树莓派4B主控制器，用于主程序的运行；(2)四个BME680传感器阵列，用于采集待测气体的多重非特异性响应；(3)可调速气路模块，通过PWM驱动微型隔膜气泵，可实现0～0.8L/min的抽取速率；(二)、数据采样实验，构建多场景数据集；(三)、模式识别模型的建立：(1)数据处理，对原始采集数据采取数据增强，通过非线性最小二乘法拟合响应曲线，提取斜率、曲率等特征，拓展原始数据特征维度；(2)主成分分析降维数据；(3)模型训练，通过多种机器学习算法建立分类器模型，得到最优模型。其准确率可达81.7％。