基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的LAPS電子舌算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、電子舌是近十年來興起的一項人工智能技術(shù)，采用電子舌對味覺進(jìn)行識別具有快速、準(zhǔn)確、智能的特點(diǎn)，適合于許多領(lǐng)域的使用，因而受到廣泛重視。模式識別系統(tǒng)能夠降低對傳感器性能的要求，提高電子舌的識別準(zhǔn)確率，是電子舌的關(guān)鍵組成單元之一。
　　在定性識別部分，首先使用主元分析法提取原始數(shù)據(jù)的特征，降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，然后對提取的特征進(jìn)行歸一化處理。為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠滿足味覺識別的要求，對 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計，并在深入研究BP算法的基礎(chǔ)上，

2、將誤差因子引入到網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)中，獲得了更快的訓(xùn)練速度。在MATLAB平臺下實(shí)現(xiàn)了該算法，并用采集到的樣本進(jìn)行驗(yàn)證，取得了良好效果。在定量識別部分，通過對濃度響應(yīng)曲線的單調(diào)特性和可識別性進(jìn)行深入分析，提出了一種基于分段線性逼近實(shí)際曲線原理的濃度識別方法，并設(shè)計了一種具有兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了該方法。其中一級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于獲取味覺的類別信息和粗略濃度值，二級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在濃度的粗略值基礎(chǔ)上對濃度進(jìn)行精確識別。通過大量測試樣本對所提出的濃度識別

3、方法的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證，計算并分析了其識別誤差，驗(yàn)證效果良好。
　　論文在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)階段，運(yùn)用模塊化思想將識別算法分解成多個功能模塊，對每個模塊進(jìn)行單獨(dú)實(shí)現(xiàn)，采用控制-執(zhí)行的方式使所有模塊有序運(yùn)行，增強(qiáng)了設(shè)計的穩(wěn)定性與可靠性，也使得調(diào)試更加方便。此外，為了提高計算精度和降低資源消耗，使用了DSP、RAM等常用的FPGA內(nèi)嵌硬核來實(shí)現(xiàn)算法中較復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算。
　　最后，論文還完成了FPGA與其他電子舌硬件系統(tǒng)的通信連接，以