【摘 要】
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对于气体传感器获得的样本数据,常规的处理方法是基于样本的表象来提取特征进行分类,具有固有的局限性。基于热电子发射理论和等温吸附理论,对气体传感器的电压响应值与温度
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对于气体传感器获得的样本数据,常规的处理方法是基于样本的表象来提取特征进行分类,具有固有的局限性。基于热电子发射理论和等温吸附理论,对气体传感器的电压响应值与温度、样本浓度等参数建立数学方程,将方程简化,构造了简易的响应动力学模型。通过主成分分析,降低样本维数。将模型向降维后的样本数据拟合,可得到模型的一组系数,作为样本的特征值。将特征值集合运用模式识别方法进行训练,测试分类性能。实验结果显示：分类预测的准确率较高。
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