增量學(xué)習(xí)在電子鼻智能烘烤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、增量學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要研究方向，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，由于其不依賴全部樣本，只利用和保存樣本特征、概念或代表性的樣本，能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的約減并從新樣本中學(xué)習(xí)到新的知識(shí)，在解決內(nèi)存限制和重復(fù)學(xué)習(xí)問(wèn)題上有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，被視為大數(shù)據(jù)問(wèn)題的一種重要且有效的解決辦法。
　　氣味是物質(zhì)的重要特征之一，電子鼻技術(shù)是一種基于仿生嗅覺(jué)原理的新興無(wú)損氣味檢測(cè)技術(shù)，相比于傳統(tǒng)的化學(xué)、光學(xué)檢測(cè)方法，其具有快速、準(zhǔn)確、客觀，便捷的優(yōu)點(diǎn)，是仿生嗅覺(jué)領(lǐng)域中

2、的研究熱點(diǎn)。
　　隨著“工業(yè)4.0”時(shí)代的到來(lái)，智能化已成為未來(lái)工業(yè)的主要發(fā)展趨勢(shì)。目前我國(guó)對(duì)工業(yè)烘烤中的智能化研究較少，烘烤過(guò)程主要靠人的經(jīng)驗(yàn)和自動(dòng)化機(jī)器相結(jié)合實(shí)現(xiàn)，其與真正的無(wú)人智能自動(dòng)烘烤相差較遠(yuǎn)。
　　本文針對(duì)煙草工業(yè)的重要環(huán)節(jié)一煙葉烘烤中的智能化、自動(dòng)化水平低問(wèn)題，研究了實(shí)現(xiàn)煙葉自動(dòng)智能烘烤的方法。立足于自主研發(fā)的烘烤信息化操控平臺(tái)，利用電子鼻、攝像機(jī)等采集設(shè)備，無(wú)損收集了煙葉的氣味，圖像和水分信息，探討了煙葉特征

3、在烘烤過(guò)程中的變化規(guī)律，并結(jié)合收集到的烘烤師調(diào)控烘烤工藝曲線信息，建立了由煙葉特征信息預(yù)測(cè)烘烤工藝參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，針對(duì)不同品質(zhì)的煙葉在烘烤中的復(fù)雜性，研究了應(yīng)對(duì)該情況下的處理方法一增量學(xué)習(xí)。
　　由于煙葉烘烤預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)是一類回歸預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，本文主要研究了基于支持向量回歸機(jī)的增量學(xué)習(xí)方法。在分析了現(xiàn)有基于支持向量的增量算法缺點(diǎn)及烘烤學(xué)習(xí)樣本增量特點(diǎn)后，提出了使用自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)(SOINN)獲取樣本的拓?fù)涔?jié)點(diǎn)信息，再利用加權(quán)