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题名基于压缩感知的白酒香型分类
被引量：4
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作者
王海燕
王虎
王国祥
刘军
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机构
南京财经大学管理科学与工程学院
江苏省质量安全工程研究院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期172-176,181,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61373058)
国家自然科学基金资助面上项目(71373117)
+2 种基金
国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目(2013YQ090703)
国家质量监督检验检疫总局应急基金资助项目(2012104009)
质检公益专项基金资助项目(201410173)
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文摘
目前多数白酒分类方法需要进行特征选取,但特征选取算法会增加计算复杂度,限制特征数量,而且选取结果的好坏直接影响识别效果。为此,提出应用压缩感知理论对白酒香型进行分类的方法。通过压缩感知对白酒飞行时间质谱进行整体分析,运用训练数据构造冗余字典作为稀疏基,选择高斯随机矩阵作为测量矩阵,通过求解最小l1范数得到反映白酒香型特征的稀疏表示,进而根据K近邻法(KNN)实现对白酒香型的分类识别。将4种不同重构算法分别结合最小冗余误差和KNN进行香型分类,实验结果表明,将压缩感知用于白酒香型分类是可行的,能避免特征选取的问题,其中采用稀疏度自适应匹配追踪算法求解l1范数,并根据KNN进行分类的稳定性较好,准确率达到91.45%。
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关键词
压缩感知
飞行时间质谱
稀疏表示
白酒香型
K近邻法
最小冗余误差
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Keywords
Compressive Sensing（CS）
Time-of-flight Mass Spectrometry（TOFMS）
sparse representation
liquor aroma
K-Nearest Neighbor（KNN）algorithm
minimum residual error
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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