Экспресс-анализ качества многокомпонентных смесей
Автор: Новиков Лев Васильевич
Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie
Рубрика: Системный анализ приборов и измерительных методик
Статья в выпуске: 2 т.24, 2014 года.
Бесплатный доступ
С использованием имитационного моделирования исследован метод анализа качества многокомпонентных смесей (продуктов химической и пищевой промышленности) с использованием мультисенсорных систем. Предложена процедура отбраковки сенсоров с линейно-зависимой чувствительностью по рангу ковариационной матрицы откликов сенсоров и выбора их количества в системе по собственным числам этой матрицы. Моделируемая система осуществляет дискриминантный анализ (распознавание образов с учителем) многокомпонентных смесей по схеме: (обучение-измерение откликов сенсоров от контролируемого образца-вычисление вероятности их принадлежности обучающей выборке). Обработка данных ведется в пространстве главных компонент, что повышает вероятность правильной классификации.
Многокомпонентный анализ, неселективные сенсоры, дискриминантный анализ, метод главных компонент
Короткий адрес: https://sciup.org/14264929
IDR: 14264929 | УДК: 621.391.26
Express quality assay of multicomponent mixture
Using simulation modeling we analyzed the method of quality assay of multicomponent mixture (products of chemical and food industries) that applies multisensory systems. We suggested the procedure of sensor rejection with linearly dependent sensibility according to matrix rank of correlation matrix of sensor response. We also proposed the selection of sensors in the system following the eigenvalues of this matrix. The simulated system realizes the discriminatory analysis (supervised pattern recognition) of multicomponent mixtures according to the scheme: (supervision-measuring of sensor responses from the controlled sample-calculation of the probability of their belonging training sample). Data processing is realized in the space of principal components, that increases the probability of correct classification.
