煤矿瓦斯检测方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201610395103.1
IPC分类号：G01N21/25
申请日期：
2016-06-05
申请人：
丁旭秋

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	煤矿瓦斯检测方法
申请号	CN201610395103.1	申请日期	2016-06-05
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2016-11-09	公开/公告号	CN106092916A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N21/25 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N21/00 利用光学手段，即利用红外光、可见光；或紫外光来测试或分析材料（G01N 3/00至G01N 19/00优先） G01N21/17 入射光根据所测试的材料性质而改变的系统（其中所测试的材料因受到光学激发而引起入射光波长改变的入G01N 21/63）〔3〕 G01N21/25 颜色；光谱性质，即比较材料对两个或多个不同波长或波段的光的影响〔3〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;1;/;2;5查看分类表>
申请人	丁旭秋	申请人地址	新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市天山区幸福路723号职业大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	乌鲁木齐职业大学	当前权利人	乌鲁木齐职业大学
发明人	刘会景;丁旭秋
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种瓦斯浓度检测方法，采用KPCA算法用于鉴别“大数”，首先构造两种混合核函数，利用矢量的方法构建核矩阵，并利用核主成分分析计算核矩阵的特征向量，该算法具有较高的识别率和较高的运算速度；该算法通过训练样本在特征空间所张成的子空间的一组标准正交基，将训练集上的KPCA过程，转化为所有核训练样本在该组基下的坐标为数据集的PCA过程，同时对训练样本特征提取，能有效捕捉训练数据的非线性特征，在模式识别、回归分析中受到广泛重视和应用。在KPCA的求解过程中，需要特征值分解一个M*M的核矩阵(M表示训练样本数)，对样本特征提取时，只需计算该样本与构成这组基德样本间的核函数，实验结果验证该算法是有效的。

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