本發(fā)明涉及機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體涉及一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法。

背景技術(shù)：

1、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(gas?chromatography-mass?spectrometry，簡稱gc-ms)是一種將氣相色譜(gc)和質(zhì)譜(ms)兩種技術(shù)結(jié)合起來的分析技術(shù)。它廣泛應(yīng)用于化學(xué)、環(huán)境科學(xué)、食品科學(xué)、法醫(yī)學(xué)、藥物代謝和臨床醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，用于分離、鑒定和定量復(fù)雜混合物中的揮發(fā)性或半揮發(fā)性化合物。樣品首先被注入到氣相色譜柱中，其中化合物在載氣的作用下在柱子中分離。不同化合物的相互作用不同，導(dǎo)致它們在色譜柱中移動的速度也不同，分離的化合物從氣相色譜柱中出來，進入質(zhì)譜儀器，在質(zhì)譜中，化合物被電離并分解成碎片離子，這些離子會根據(jù)其質(zhì)量和電荷比例被分離和檢測。質(zhì)譜儀器會產(chǎn)生質(zhì)譜圖，顯示不同質(zhì)量電荷比的離子峰，這些圖譜可以與數(shù)據(jù)庫進行比對，以確定化合物的信息，最后實現(xiàn)對產(chǎn)品產(chǎn)地的分類。

2、但現(xiàn)有的氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)存在所用的儀器體積大，成本昂貴，不能達到實時檢測的效果，需要專業(yè)技術(shù)人員操作且檢測時間長，會消耗大量人力、物力的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，期望有效解決背景技術(shù)中的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，所述方法基于電子鼻系統(tǒng)，所述電子鼻系統(tǒng)包括氣泵、氣閥、傳感器陣列氣室、設(shè)備采集卡和上位機，所述氣室內(nèi)設(shè)有傳感器陣列，并包括如下步驟：

4、s1：數(shù)據(jù)的采集，以通過電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列獲得雪菜氣體樣本數(shù)據(jù)；

5、s2：數(shù)據(jù)的預(yù)處理；

6、s3：輸入到wvcts模型中進行訓(xùn)練；

7、所述wvcts模型包含wvc模塊、gru模塊和fc全連接層；

8、所述wvc模塊用于對輸入數(shù)據(jù)進行處理，輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿龡l并行的數(shù)據(jù)流，第一條數(shù)據(jù)流為原始數(shù)據(jù)，第二條數(shù)據(jù)流經(jīng)兩層一維卷積層處理，第三條數(shù)據(jù)流經(jīng)三層一維卷積層處理；數(shù)據(jù)處理完畢后，輸出求和，得到wvc模塊的最終輸出；

9、所述gru模塊接收wvc模塊的最終輸出作為輸入，并進行序列處理；所述gru模塊由雙層gru網(wǎng)絡(luò)組層，第一層為普通gru，第二層為雙向gru，共同處理序列數(shù)據(jù)，提取序列特征；

10、所述fc全連接層接收gru模塊的輸出，并將其映射到所需的輸出空間；

11、s4：通過wvcts模型對產(chǎn)地進行分類。

12、在采用上述技術(shù)方案的同時，本發(fā)明還可以采用或者組合采用如下技術(shù)方案：

13、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s1具體包括以下子步驟：

14、s11：啟動電子鼻系統(tǒng)，預(yù)熱傳感器陣列使其達到正常工作溫度；

15、s12：打開氣閥和氣泵，用純凈干燥的氮氣清洗傳感器陣列氣室；

16、s13：關(guān)閉氣泵，切換氣閥閥門，注入雪菜氣體，讓雪菜氣體和傳感器陣列充分響應(yīng)，同時通過設(shè)備采集卡采集氣體曲線數(shù)據(jù)至上位機保存；

17、s14：重復(fù)采集雪菜氣體樣本數(shù)據(jù)。

18、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述傳感器陣列包括16個金屬氧化物傳感器，采購自日本figaro公司，傳感器型號分別為tgs813-1、tgs813-2、tgs816、tgs821、tgs822-1、tgs822-2、tgs826、tgs832、tgs2600、tgs2602、tg2609、tgs2610-1、tgs2610-2、tgs2611-1、tgs2611-2、tgs2620。

19、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s2具體包括以下子步驟：

20、s21：中值濾波降噪：對采集的數(shù)據(jù)進行中值濾波降噪；

21、s22：確定數(shù)據(jù)樣本大?。捍_定每個數(shù)據(jù)樣本的大小為s×t，其中s是傳感器的個數(shù)，t是時間點的數(shù)量，確定采樣頻率為10hz，也即是，每秒采集10個數(shù)據(jù)點；

22、s23：數(shù)據(jù)標準化：將每個傳感器的電壓響應(yīng)值減去其基線值；

23、s24：等比數(shù)列下采樣：將數(shù)據(jù)進行等比數(shù)列下采樣，在時間維度上進行壓縮，最后每個樣本數(shù)據(jù)大小為s×100。

24、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s22中，傳感器的個數(shù)s應(yīng)不小于3。

25、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：所述步驟s3具體包括以下子步驟：

26、s31：創(chuàng)建wvc模塊：創(chuàng)建三條并行的數(shù)據(jù)流，第一個分支由原始輸入組成，不需要任何處理；第二個分支是兩層一維卷積層，第一層參數(shù)：輸入通道＝16，輸出通道＝96，卷積核＝1，步幅＝1，填充為‘一致’。第二層參數(shù)：輸入通道＝96，輸出通道＝32，卷積核＝3，步幅＝1，填充＝'一致'；第三個分支是三層一維卷積層，第一層參數(shù)：輸入通道＝16，輸出通道＝96，卷積核＝1，步幅＝1，填充＝'一致'；第二層參數(shù)：輸入通道＝96，輸出通道＝96，卷積核＝3，步幅＝1，填充＝'一致'；第二層參數(shù)：輸入通道＝96，輸出通道＝32，卷積核＝1，步幅＝1，填充＝一致，經(jīng)過三個分支后，將所有輸出求和；

27、s32：創(chuàng)建gru模塊：創(chuàng)建一個雙層的gru網(wǎng)絡(luò)，第一層為普通gru，隱藏層神經(jīng)元數(shù)為80；第二層為bigru，隱藏層神經(jīng)元數(shù)為64；

28、s33：連接一個fc全連接層，然后使用hardswish作為激活函數(shù)，使用交叉熵作為損失函數(shù)，并使用adamw算法進行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化。

29、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案：每層卷積層后都會連接一維的batchnorm層，每層卷積層后都使用hardswish激活函數(shù)，除了每條并行路線的最后一層卷積層，激活函數(shù)在batchnorm層后面。

30、本發(fā)明提供一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，具有如下有益效果：整個系統(tǒng)小型化方便在不同場景下使用，同時不需要專業(yè)技術(shù)人員也能進行操作，降低了測試費用，對產(chǎn)地進行分類后將數(shù)據(jù)輸入到優(yōu)化的wvcts模型中，提高分類的準確率。

技術(shù)特征：

1.一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述方法基于電子鼻系統(tǒng)，所述電子鼻系統(tǒng)包括氣泵、氣閥、傳感器陣列氣室、設(shè)備采集卡和上位機，所述氣室內(nèi)設(shè)有傳感器陣列，并包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述步驟s1具體包括以下子步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述傳感器陣列包括16個金屬氧化物傳感器，采購自日本figaro公司，傳感器型號分別為tgs813-1、tgs813-2、tgs816、tgs821、tgs822-1、tgs822-2、tgs826、tgs832、tgs2600、tgs2602、tg2609、tgs2610-1、tgs2610-2、tgs2611-1、tgs2611-2、tgs2620。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述步驟s2具體包括以下子步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述步驟s22中，傳感器的個數(shù)s不小于3。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：所述步驟s3具體包括以下子步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，其特征在于：每層卷積層后都會連接一維的batchnorm層，每層卷積層后都使用hardswish激活函數(shù)，除了每條并行路線的最后一層卷積層，激活函數(shù)在batchnorm層后面。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種用于雪菜產(chǎn)地的快速檢測分類方法，方法基于電子鼻系統(tǒng)，電子鼻系統(tǒng)包括氣泵、氣閥、傳感器陣列氣室、設(shè)備采集卡和上位機，所述氣室內(nèi)設(shè)有傳感器陣列，并包括如下步驟：S1：數(shù)據(jù)的采集，以通過電子鼻系統(tǒng)中的傳感器陣列獲得雪菜氣體樣本數(shù)據(jù)；S2：數(shù)據(jù)的預(yù)處理；S3：輸入到WVCTS模型中進行訓(xùn)練；S4：通過WVCTS模型對產(chǎn)地進行分類。整個系統(tǒng)小型化方便在不同場景下使用，同時不需要專業(yè)技術(shù)人員也能進行操作，降低了測試費用，對產(chǎn)地進行分類后將數(shù)據(jù)輸入到優(yōu)化的WVCTS模型中，提高分類的準確率。

技術(shù)研發(fā)人員：何成,吳磊,張宇來,周武杰,遲梁
受保護的技術(shù)使用者：浙江科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6