MATLAB基于模糊神经网络的气体传感器信号智能识别系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现模糊神经网络（FNN），对电子鼻采集的气体传感器信号进行智能识别。系统包括信号预处理、时频特征提取和模糊化分类，适用于气体类型的高精度判别。

详 情 说 明

基于模糊神经网络的电子鼻信号识别系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种基于模糊神经网络（FNN）的智能识别系统，专门用于处理电子鼻采集的气体传感器信号。系统通过结合模糊逻辑的不确定性处理能力和神经网络的自学习特性，实现对不同气味或气体成分的高精度分类与识别。该系统适用于环境监测、食品安全、医疗诊断等多种电子鼻应用场景。

功能特性

• 信号预处理：对原始电子鼻电压信号进行去噪与归一化处理，提升数据质量。
• 特征提取：从预处理后的信号中提取关键的时域与频域特征。
• 模糊推理：设计模糊化层，将输入特征转化为模糊集合，并构建模糊规则库进行推理。
• 神经网络学习：利用反向传播算法优化神经网络权值及模糊系统的隶属度函数参数。
• 高精度识别：输出气体类别的识别结果以及对应的置信度评分。
• 可视化与分析：提供训练过程中的误差收敛曲线、模糊规则调整过程等图表，并生成包括准确率、混淆矩阵、F1分数在内的详细模型评估报告。

使用方法

1. 数据准备：将电子鼻采集的原始数据整理为.csv或.mat格式。每个样本应包含多个传感器通道（如4-16通道）的固定长度时间序列数据（如1000个采样点），并准备好对应的气体类别整数标签文件。
2. 模型训练：运行主程序文件。系统将自动加载数据，进行预处理、特征提取，并开始训练模糊神经网络模型。训练进度和性能指标将实时显示。
3. 模型评估：训练完成后，系统会自动在测试集上评估模型性能，并生成性能报告和可视化图表。
4. 预测识别：使用训练好的模型对新的电子鼻信号样本进行预测，系统将返回气体类别名称和置信度。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox (用于信号处理和机器学习功能)
• 内存：建议 8GB RAM 或以上（处理大规模数据时）

文件说明

主程序文件集中实现了该系统的核心功能流程。其主要作用包括：引导整个项目的执行顺序，调用数据读取模块以加载传感器原始数据与标签，驱动信号预处理与特征提取过程，构建并初始化模糊神经网络的结构与参数，控制模型的迭代训练与参数优化逻辑，执行模型在测试集上的性能评估与结果预测，并最终负责生成各类可视化图表和文本性能报告以供用户分析。