針對(duì)氣體傳感器陣列的集成分類算法研究.pdf

1、由于氣體傳感器的交叉敏感特征，單一氣體傳感器無(wú)法對(duì)多種氣體進(jìn)行準(zhǔn)確的定性和定量檢測(cè)。與單一氣體傳感器相比，電子鼻具有更好的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，因此被廣泛應(yīng)用在各領(lǐng)域的氣體識(shí)別中。現(xiàn)階段的電子鼻系統(tǒng)主要包括氣體傳感器陣列單元和信號(hào)處理算法，本文對(duì)電子鼻中的信號(hào)處理算法進(jìn)行研究，以提升電子鼻對(duì)氣體的檢測(cè)效果。
　　本文的研究著重于信號(hào)處理算法中的信號(hào)預(yù)處理和分類器算法兩個(gè)部分。(1)使用核主成分分析得到高維空間信息，再利用正交信號(hào)校正去除

2、冗余部分得到預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，結(jié)合以上兩種算法，得到了核正交信號(hào)校正算法，并將其用于信號(hào)預(yù)處理，提升氣體識(shí)別的分類效果;(2)研究不同分類器的原理，并進(jìn)行樣本測(cè)試得到針對(duì)氣體傳感器陣列的分類器，此外，通過(guò)研究不同的分類器集成算法，設(shè)計(jì)了針對(duì)氣體傳感器陣列的分類器集成算法，并使用設(shè)計(jì)的分類器集成算法改進(jìn)分類器，以此來(lái)進(jìn)一步提升分類效果。
　　本文選用六種揮發(fā)性有機(jī)氣體的數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)測(cè)量周期為三年。使用樣本數(shù)據(jù)對(duì)分類器算法進(jìn)行測(cè)試