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二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究
1
作者
李鹏
汤炼海
+2 位作者
林事力
纵彪
于涛
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第2期15-20,共6页
针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策...
针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策略(EOBL)引入蒲公英种子位置更新,提高原算法寻优精度。将该算法用于KELM参数寻优,建立改进DO(IDO)算法优化KELM模型,实现对二元混合气体的成分识别。实验结果表明:IDO算法优化的KELM模型对二元混合气体成分识别准确率可达99.71%,比原始KELM模型提高4.28%。
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关键词
改进蒲公英优化算法
核极限学习机
气体分类
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职称材料
题名
二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究
1
作者
李鹏
汤炼海
林事力
纵彪
于涛
机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学江苏省大气环境与技术装备技术协同创新中心
南京信息工程大学滨江学院
出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第2期15-20,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(41075115)
江苏省重点研发计划社会发展项目(BE201569)
无锡市社会发展科技示范工程项目(N20191008)。
文摘
针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策略(EOBL)引入蒲公英种子位置更新,提高原算法寻优精度。将该算法用于KELM参数寻优,建立改进DO(IDO)算法优化KELM模型,实现对二元混合气体的成分识别。实验结果表明:IDO算法优化的KELM模型对二元混合气体成分识别准确率可达99.71%,比原始KELM模型提高4.28%。
关键词
改进蒲公英优化算法
核极限学习机
气体分类
Keywords
improved dandelion optimization algorithm
kernel extreme learning machine
gas classification
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究
李鹏
汤炼海
林事力
纵彪
于涛
《传感器与微系统》
北大核心
2025
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