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)作為機器學(xué)習(xí)的一個重要研究方向，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，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，能有效實現(xiàn)對樣本的約減并從新樣本中學(xué)習(xí)到新的知識，在解決內(nèi)存限制和重復(fù)學(xué)習(xí)問題上有獨特優(yōu)勢，被視為大數(shù)據(jù)問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原理的新興無損氣味檢測技術(shù)，相比于傳統(tǒng)的化學(xué)、光學(xué)檢測方法，其具有快速、準(zhǔn)確、客觀，便捷的優(yōu)點，是仿生嗅覺領(lǐng)域中

2、的研究熱點。
　　隨著“工業(yè)4.0”時代的到來，智能化已成為未來工業(yè)的主要發(fā)展趨勢。目前我國對工業(yè)烘烤中的智能化研究較少，烘烤過程主要靠人的經(jīng)驗和自動化機器相結(jié)合實現(xiàn)，其與真正的無人智能自動烘烤相差較遠(yuǎn)。
　　本文針對煙草工業(yè)的重要環(huán)節(jié)一煙葉烘烤中的智能化、自動化水平低問題，研究了實現(xiàn)煙葉自動智能烘烤的方法。立足于自主研發(fā)的烘烤信息化操控平臺，利用電子鼻、攝像機等采集設(shè)備，無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)測烘烤工藝參數(shù)的機器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型。同時，針對不同品質(zhì)的煙葉在烘烤中的復(fù)雜性，研究了應(yīng)對該情況下的處理方法一增量學(xué)習(xí)。
　　由于煙葉烘烤預(yù)測網(wǎng)絡(luò)是一類回歸預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，本文主要研究了基于支持向量回歸機的增量學(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及烘烤學(xué)習(xí)樣本增量特點后，提出了使用自組織競爭網(wǎng)絡(luò)(SOINN)獲取樣本的拓?fù)涔?jié)點信息，再利用加權(quán)