En diskret wavelettransform (DWT) extraherar meningsfull information i en tid-frekvens domän och är en gynnsam funktion extraktion tillvägagångssätt från pulsliknande svar i stora pulsvoltametri (LAPV) elektroniska tungor (e-tongue). En vanlig DWT genererar mängder av koefficienter för att beskriva signaldetaljer och approximationer på olika skalor. Därför är det nödvändigt att välja koefficient för att minska funktionsstorleken. Det gemensamma DWT-baserade funktionsvalet följer dock ett passivt läge: manipulering genom mänsklig erfarenhet eller uttömmande försök. Det är subjektivt, tidskrävande och fungerar knappt under icke-laborativa förhållanden. I detta dokument presenterar vi en aktiv funktion urvalsstrategi som består av en spridning förhållande beräkning och optimal sökning. För att utvärdera den föreslagna metodens prestanda förberedde vi flera dryckesprover och utförde experiment med en LAPV e-tongue. Samtidigt, egenskaperna hos rå respons, topp-inflektionspunkt, referens DWT metod, och vår föreslagna metod presenterades för att indikera effekterna av de förfinade egenskaperna hos den föreslagna metoden. Dessutom använde vi flera klassificeringar såsom k-nearest granne (k-NN), stöd vektor maskin (SVM), och slumpmässig skog (RF) för att utvärdera förbättringen av igenkänning av de förfinade funktioner. Jämfört med andra vanliga funktionsextraktionsmetoder kan den föreslagna metoden automatiskt utforska högkvalitativa funktioner med en godtagbar funktionsstorlek. Dessutom uppnåddes den högsta genomsnittliga noggrannheten genom den föreslagna metoden för varje klassificeringskategori. Det är en alternativ funktion utvinningsmetod för en LAPV e-tongue utan någon manipulering i verkliga tillämpningar.
På samma sätt, en förfinad funktion delmängd från diskreta wavelet transform koefficient funktioner, extraherade från artificiella tunga sensor signaler, valdes genom att använda en spridning förhållande beräkning REF.
An Active Feature Selection Strategy for DWT in Artificial Taste
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}