作者：刘航,唐祯安 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2013年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2013120050 DOC编号：DOCCGJS2013120059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 气体识别研究中，传感器的性能漂移问题始终是最具挑战的问题之一。为了减少漂移对气体识别的影响，利用动态分类器集成技术，针对基于MEMS技术的气体传感器阵列，提出了气体识别方法。主要关注对气体样本在任意浓度下的定性分析。该方法基于支持向量机(SVM)分类器，首先利用在不同时间段采集的数据分别训练SVM分类器，再利用各分类器对不同时期数据的最优权值，估计拟合函数的参数；然后利用拟合函数，根据数据的采集时刻，预测各分类器的权值；最终利用预测的权值，对所有分类器的识别结果进行集成，得到最终识别结果。利用累积三年的测量数据，对该方法与已有类似方法的性能进行了比较。结果显示，该方法可以在较长时间内具有更高的准确率，而且，该方法可以通过选择更合理的拟合函数，提高识别性能。

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