18、智能算法研究：从电子鼻补偿到粒子群及鱼群算法应用

智能算法研究：从电子鼻补偿到粒子群及鱼群算法应用

1. 电子鼻漂移补偿理论框架

在电子鼻领域，为了提升多类分类性能，提出了一种基于DAELM结合核技术的漂移补偿理论框架。该框架中，模型的关键参数，如组合系数和基核的核参数，通过QPSO进行优化。为验证该方法在电子鼻分类和漂移补偿方面的有效性，将ELM和DAELM作为对照方法应用于同一数据集。实验结果表明，K - DAELM和MK - DAELM都能补偿传感器漂移，并显著提高电子鼻的分类性能。

1.1 实验数据统计分析

以下是两个实验设置的ANOVA数据统计：
|实验设置|平方和|自由度|均方|F值|显著性|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|实验设置1 - 组间|10257.444|3|3419.148|1920.425|0.000|
|实验设置1 - 组内|64.095|36|1.780|||
|实验设置1 - 总计|10321.539|39|||
|实验设置2 - 组间|13834.287|3|4611.429|2132.743|0.000|
|实验设置2 - 组内|77.839|36|2.162|||
|实验设置2 - 总计|13912.127|39|||

从这些数据可以看出，在显著性水平α = 0.05下，不同的分类模型在准确性上存在巨大差异。

2. 自适应免疫粒子群优化算法（SAIPSO）

2.1 算法背景与意义

SAIPSO算法是一种基于免疫算法和粒子群优化算法的混合算法。与经典的粒子群优化算法