针对传感器系统的分类器模型迁移学习

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由于微机电系统(MEMS)的寿命有限,其部件需要经常更换。对于电子鼻这一类设备,替换元件的信号与原始系统的输入信号有很大不同,在投入使用之前,需要对新插入的气体传感器探头(即传感器阵列)建立一个新分类模型。传统训练分类器的过程要求大量带标签的训练数据,而获得训练数据往往需要在标准环境下收集。为了简化和加速这一过程,本文研究了在仅替换传感器阵列的情况下,对原始传感器系统的分类模型进行迁移学习来获得新传感器阵列的分类模型,还通过逐层调整模型参数的方式提高了模型适配度。该方法结合了同一气体环境下新传感器阵列的输出信号与经原始分类器模型预测得到的标签信息以获取到新分类器模型,接着又逐层调整了新分类器模型参数对其进行了优化,以获得更好的识别准确率。本文主要工作如下:首先,为了更好地实现分类器模型迁移学习方法,提出了一种双排传感器插座阵列的系统结构,普通具备多分类识别功能的仪器仪表对其内部系统稍加改造即可应用本方法。其次,基于BP神经网络,对分类器模型迁移学习方法进行了具体的算法描述。然后在两组数据集上进行了仿真研究,提出了模型相似度比较,还以传统方法(即传统收集训练集,再训练分类器的监督学习方法)及经典迁移学习算法(TCA)作为对比算法,对算法进行了验证分析。实验结果表明,该算法在分类准确率和相似度上都有明显的优势。最后,对分类器模型迁移学习的参数估计方法进行了研究,选取了更优的参数估计方法来优化新分类器模型,使其分类准确率得到进一步的提升。由于本文中独特的系统结构导致新传感器阵列建立分类器模型时依赖于原始传感器阵列上所建立的原始分类器模型信息,又从传感器漂移补偿的角度,优化原始分类器模型,进而使得新分类器模型得到优化。本论文提出的分类器模型迁移学习方法还可以选取其他优选方法来优化最终获取到的新分类器模型,仍有较大的提升空间,为以后具备分类功能的传感器系统改造有着较高的参考价值。
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