作者：周海涛,殷勇 单位：北京信息科技大学 出版：《传感器世界》2008年第10期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGSJ2008100110 DOC编号：DOCCGSJ2008100119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 主成分分析(PCA，Principle Component Analysis)在电子鼻鉴别分析中是一种常用的线形判别方法，然而，当所测样品等级质量差别很小，即样品挥发物成分基本接近时，电子鼻中各传感器所能反映样品差异的响应信息存在较大的重叠性或相关性，用传统的累计贡献率来选取前两个主成分进行鉴别分析效果往往不佳。本文从PCA降维的数学原理和传感器阵列特点出发，分析当样品等级质量差别很小、电子鼻各传感器响应信号重叠较大时这种选取主分量方法所存在的问题，在此基础上结合Wilks准则提出了选取主分量的新方法。实例证明了所提出的主成分选取方法是有效的。

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