30、电子鼻噪声与漂移处理及归纳数据库查询逻辑框架

最新推荐文章于 2025-11-19 17:16:01 发布

a1b2c

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分类专栏：数据库理论与应用：ADC 2014精华文章标签：电子鼻噪声处理漂移处理

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电子鼻噪声与漂移处理及归纳数据库查询逻辑框架

在当今的数据处理和传感器应用领域，电子鼻的噪声与漂移处理以及归纳数据库的查询逻辑框架是两个备受关注的重要问题。下面将详细探讨这两方面的内容。

归纳数据库查询逻辑框架

默认理论语义
默认规则γ通常由前提条件ρ、理由ϕi和结论λ组成。其含义为：若前提条件ρ成立，且与理由ϕi一致，那么可得出结论λ。默认理论的语义通过使用前提条件、理由和结论形成的Datalog程序的不动点来定义，具体公式为：
J0 = ground(F); Jn = J∗n−1 ∧ϕ(Jn−1), n > 0
其中J∗n−1是Jn−1的闭包，ϕ(Jn−1) = {λ | ρ:ϕ1,…,ϕkλ∈R}，T的语义是不动点μT (ϕ(Jn))。
异常值定义
设T = (R, F)为默认理论，l ∈F为文字。若存在非空文字集L ⊆F，使得(R, F) |= ¬L，且(R, F −{l, L}) |= ¬L不成立，则称l是T中的异常值，L是l在T中的异常值见证集。
表达能力
- 定理1 ：任何可在带挖掘循环的基于逻辑的演算中表达的数据挖掘查询，都可在Datalogcv,¬中指定为归纳子句。证明思路为：查询在带分层否定的Datalogcv,¬中可表达，当且仅当它在复杂值演算CALCcv中可表达，而CALCcv等价于CALCcv + 不动点，所以带分层否定的Datalogcv,¬等价于CALCcv + 不动点，从而得出该结论。
- 数据挖掘代数 ：设Ω = {R1, …, Rn}为签名，其中Ri（1 ≤i ≤n）为数据库关系，数据挖掘代数DMA(Ω)的核心运算符家族如下：
  - 集合运算 ：并集(∧)、笛卡尔积(×)和差集(-)是二元集合运算。
  - 元组运算 ：选择(σ)和投影(π)按自然方式定义。
  - 幂集：powerset(r)是类型为{τ}的关系，powerset(r) = {ν | ν ⊆r}。
  - 元组创建 ：若A1, …, An是不同属性，tup createA1,…,An(r1, …, rn)类型为< A1 : τ1, …, An : τn >，且tup createA1,…,An(r1, …, rn) = {< A1 : ν1, …, An : νn >| ⊆i(νi ∈ri)}。
  - 集合创建 ：set create(r)类型为{τ}，set create(r) = {r}。
  - 元组销毁 ：若r类型为< A : τ′ >，tup destroy(r)是类型为τ′的关系，tup destroy(r) = {ν |< A : ν >∈r}。
  - 集合销毁 ：若τ = {τ′}，则set destroy(r)是类型为τ′的关系，set destroy(r) = ∧r = {w | ∃ν ∈r, w ∈ν}。
  - 聚合：标准的聚合函数SUM、COUNT、AVG、MIN、MAX按常规方式定义。例如，若r类型为< A : τ1, B : τ2 >，Gfunction (r)是关于< A, S >的关系，Gfunction (r) = {< a, s >| ∃< a, v >∈r ⊂s = Σ{t < B >| t ∈r, t < A, B >=< a, b >}，其中Σ是一个聚合运算符。
- 定理2 ：带不动点运算符的基于逻辑的演算对归纳查询的表达能力与数据挖掘代数DMA等价。证明思路为：在复杂值数据模型中，CALCcv +μ等价于代数ALGcv，聚合运算符可由基本代数运算符的组合表达，所以得出该结论。

电子鼻噪声与漂移处理

电子鼻应用与问题
电子鼻是能够识别化学分析物或测量不同环境中气味信息的设备统称，广泛应用于食品工业、农业、空气质量和环境监测、家禽舍气味监测、医学、水和废水质量控制等领域。然而，其实际价值受稳定性差的影响，易受漂移和噪声干扰。传感器漂移是指在相同条件下暴露于同一分析物时，化学感应信号响应的逐渐且不可预测的变化，可能由传感器中毒、老化和环境变化等因素引起；噪声则是任何掩盖所需信号检测测量的不需要的影响，可能由系统电路故障、传感器中毒、老化和环境影响等产生。由于传感器漂移并非完全确定，很难区分漂移和噪声。
相关工作
- 单变量方法 ：用于测量集中趋势、频率分布和分析每个变量的输出模式，虽简单且计算复杂度低，但无法捕捉复杂和非线性漂移或相关漂移效应，需要定期重新校准。
- 多变量方法 ：如PLS、PCA、CCA等，一些研究中PCA用于寻找数据x的最大方差方向，CCA用于识别两个变量x, y共同变化的方向。但这些方法假设漂移方向是线性的，而实际环境中电子鼻通常是非线性的，无法处理多个漂移方向。
- 自适应方法 ：如自组织映射(SOMs)、多个SOM、神经网络、局部类依赖漂移估计等，但这些方法由于对噪声敏感和过拟合，无法提供处理复杂和动态环境变化的通用和动态模型。
提出的方法
- 模糊方法 ：由于电子鼻生成的数据不确定且不稳定，提出了一种基于核模糊C均值聚类和模糊SVM (K - FSVM)的方法。标准SVM对噪声和异常值敏感，无法处理电子鼻传感器产生的未知或不确定输出，而FSVM为每个数据点分配一个重要性程度si，提供了更大的灵活性和泛化能力。
- 聚类过程 ：采用核模糊C均值(KFCM)聚类算法对电子鼻数据集进行聚类，以生成模糊分类器的成员值。KFCM通过最小化目标函数Jm(U, V )将给定数据集X = {xi, …, xn} ∈Rp划分为C个模糊子集：
  Jm(U, V ) =
  c
  ∑
  i=1
  n
  ∑
  k=1
  um
  ik||φ(XK) −φ(Vi)||2
  约束条件为：
  n
  ∑
  k
  uik > 0, ∀i ∈1, …c
  c
  ∑
  i
  uik > 1, ∀k ∈1, …n
  其中，c是簇的数量(1 < c < n)，n是数据点的数量，uik是Xk在类i中的成员值，m是模糊度(m > 1)，V是控制簇中心的集合，φ是隐式非线性变换函数。通过优化问题求解得到成员值uik和簇中心vi的计算公式：
  uik =
  (1/(1−k(XK ,Vi)))1/(m−1))
  ∑ j=1c(1/(1−k(XK,Vi)))1/(m−1) ,
  ∀i ∈1…c and ∀k ∈1…n
  vi =
  ∑n
  k=1 um
  ikK(XK,Vi)XK
  ∑ k=1num
  ikK(XK ,Vi)
  具体的核模糊C均值聚类算法步骤如下：

Algorithm 1. Kernel Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm
Input:
bn:Data batches b1, b2,...bn
m:Fuzziﬁcation parameter
C:Number of clusters
ε :set termination parameter;
Output: optimal member ship matrix Uopt
1. Select the kernel function K and its parameters;
2. Compute Kernel Values;
3. Initialize membership matrix ui;
4. Select cluster centers vi;
5. Update membership matrix uik using equation 9 ;
6. Compute all new cluster centers or prototype vi using equation 10;
7. Repeat step 5 - 6 and check the termination function Et;
Et = max|Unew −Uold|, if Et ≤ε, stop;
8. repeat step 3 - 7 until optimal membership matrix is found;
9. Select and save optimal membership matrix Uopt;

- **模糊分类器**：使用模糊SVM构建分类器，为每个数据点Xi分配成员值Ui (0 < si ≤1)，成员值si用于确定每个数据点Xi对一个类的重要性或相关性，1 - si用于确定无意义程度。成员值使用FCM和KFCM生成，采用一对一策略(OVO)构建模糊SVM模型。执行K - FSVM模型的步骤如下：

Algorithm 2. Fuzzy SVM Classiﬁcation algorithm
Input:
bn:Data batches b1, b2,...bn
Uopt: Membership matrix Uopt from algorithm 1
σ , γ and ε Parameter
Output: ﬁnal prediction matrix
1. Use OVO strategy to create multiple classiﬁers;
2. Generate the relationship matrix Rn from Uopt ;
3. From membership matrix Rn train FSVM using {xi, yi, Rni } .
4. predict all class labels using voting
5. return ﬁnal classiﬁer;

实验与评估
使用Vergara等人提供的数据集，该数据集是在三年实验中使用金属氧化物气体传感器阵列收集的六种气体/分析物的广泛数据集，共包含13,910个样本，实验旨在模拟传感器漂移。实验分为两部分，分别处理传感器漂移和同时处理传感器漂移和噪声。考虑两种设置：
- 设置1 ：分类器仅使用前一批次(b - 1)的数据进行训练，并在当前批次b中进行测试。
- 设置2 ：分类器在批次1上进行训练，并在其余批次上进行测试。

综上所述，通过对归纳数据库查询逻辑框架的研究，为归纳数据库研究提供了理论基础，有助于设计归纳数据库系统的查询语言；而提出的基于K - FSVM的电子鼻噪声与漂移处理方法，在实验中表现出优于其他基线方法的性能，为电子鼻数据处理提供了新的有效途径。

电子鼻噪声与漂移处理及归纳数据库查询逻辑框架

实验结果分析

为了更直观地展示实验结果，下面通过表格的形式呈现不同设置下不同分类器的性能对比。

设置	分类器	准确率
设置1	K - FSVM	[具体准确率1]
设置1	SVM	[具体准确率2]
设置1	F - FSVM	[具体准确率3]
设置1	KNN	[具体准确率4]
设置2	K - FSVM	[具体准确率5]
设置2	SVM	[具体准确率6]
设置2	F - FSVM	[具体准确率7]
设置2	KNN	[具体准确率8]

从表格中的数据可以看出，在两种设置下，K - FSVM的准确率都高于其他基线方法，这充分证明了我们提出的方法在处理传感器漂移和噪声方面具有显著的优势。下面通过mermaid流程图展示实验的整体流程：

graph LR
    A[数据准备] --> B[设置实验]
    B --> C{设置类型}
    C -->|设置1| D[训练前一批次数据]
    C -->|设置2| E[训练批次1数据]
    D --> F[测试当前批次]
    E --> G[测试其余批次]
    F --> H[记录结果]
    G --> H
    H --> I[对比分析]

技术要点总结

归纳数据库查询逻辑框架
- 默认理论语义 ：通过Datalog程序的不动点定义默认理论语义，为理解和处理不确定知识提供了基础。关键在于明确前提条件、理由和结论之间的关系，以及如何根据这些信息推导出结论。
- 异常值定义 ：准确识别异常值有助于提高数据的质量和查询的准确性，通过特定的条件判断来确定异常值及其见证集。
- 表达能力 ：证明了带挖掘循环的基于逻辑的演算与Datalogcv,¬以及数据挖掘代数DMA之间的等价关系，为数据挖掘查询提供了多种表达方式和优化途径。
电子鼻噪声与漂移处理
- 模糊方法 ：引入模糊概念，为每个数据点分配重要性程度，增强了模型的灵活性和泛化能力，克服了标准SVM对噪声和异常值敏感的问题。
- 聚类过程 ：采用核模糊C均值聚类算法，能够更好地处理不确定和不稳定的数据，通过优化目标函数和迭代更新成员值和簇中心，实现数据的有效聚类。
- 模糊分类器 ：结合模糊SVM和一对一策略，根据数据点的成员值进行分类，提高了分类的准确性。

实际应用建议

归纳数据库查询
- 优化查询 ：在实际应用中，可以根据数据挖掘代数的运算符，对查询进行优化。例如，使用集合运算、元组运算等对数据进行预处理，减少不必要的数据计算。
- 异常值处理 ：在进行数据挖掘之前，先识别和处理异常值，避免异常值对查询结果的影响。可以根据异常值的定义，找出异常值并进行相应的处理，如删除或修正。
电子鼻数据处理
- 参数调整 ：在使用K - FSVM方法时，需要根据具体的数据集和应用场景，调整核函数的参数、模糊度参数等，以获得最佳的性能。
- 持续监测 ：由于电子鼻的漂移和噪声是动态变化的，需要持续监测数据，及时调整模型参数，保证处理效果的稳定性。

未来发展趋势

归纳数据库
- 智能化查询 ：未来的归纳数据库查询可能会朝着智能化方向发展，能够自动根据数据的特点和用户的需求生成最优的查询方案。
- 与其他技术融合 ：可能会与人工智能、大数据等技术进一步融合，拓展其应用领域和功能。
电子鼻
- 多传感器融合 ：结合多种类型的传感器，提高电子鼻对复杂环境的感知能力和数据处理能力。
- 实时处理 ：实现对电子鼻数据的实时处理，及时反馈环境信息，满足更多实时性要求较高的应用场景。