Abstract-This paper tar upp en viktig fråga, känd som sensordrift som beter sig som en icke-linjär dynamisk egenskap i elektronisk näsa (E-nos), från synpunkten maskininlärning. Traditionella metoder för driftkompensation är mödosamma och kostsamma på grund av den täta anskaffnings- och märkningsprocessen för gasprover omkalibrering. Extrema inlärningsmaskiner (ELMs) har bekräftats vara effektiva och effektiva inlärningstekniker för mönsterigenkänning och regression. ELM fokuserar dock främst på de övervakade, halvövervakade och oövervakade inlärningsproblemen på ett område (dvs. källkodsdomän). Till vår bästa kunskap har ELM med gränsöverskridande inlärningsförmåga aldrig studerats. I detta dokument föreslås ett enhetligt ramverk, kallat Domain Adaptation Extreme Learning Machine (DAELM), som lär sig en robust klassificering genom att utnyttja ett begränsat antal märkta data från måldomänen för driftkompensation samt gasigenkänning i E-nose-system, utan att förlora den beräkningseffektivitet och inlärningsförmåga som traditionella ELM har. I det enhetliga ramverket föreslås två algoritmer som kallas DAELM-S respektive DAELM-T för detta dokument. För att förstå skillnaderna mellan ELM, DAELM-S och DAELM-T ges två kommentarer. Experiment på populära sensordriftsdata med flera satser som samlats in av E-nose-systemet visar tydligt att den föreslagna DAELM avsevärt överträffar befintliga metoder för driftkompensation utan besvärliga åtgärder, och också ger nya perspektiv för ELM.
I Ref, det fanns ett förslag till en enhetlig ram som kallas domänanpassning ELM (DAELM).
Domain Adaptation Extreme Learning Machines for Drift Compensation in E-nose Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'journal': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}