作者：李紫蕊,范书瑞,花中秋,夏克文,张艳 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2019年第11期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2019110030 DOC编号：DOCCGJS2019110039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了解决混合气体检测准确性较低的问题，提出了一种新型的混合气体分析方法。该方法通过PCA提取到的特征对随机森林建模，实现了混合气体的定性识别，并在此基础上利用粒子群优化的SVR对各类别气体浓度进行定量分析，解决了SVR超参数选择困难的问题。最后通过样本数据对算法的有效性进行了验证，实验结果表明随机森林的平均识别准确率最高达到了95%，粒子群优化的SVR模型对各类别气体浓度的估计准确率均比SVR高10%以上。

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