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由于气体具有易扩散和易混合的特点,在人工嗅觉识别过程中,存在训练样本少和分类器建立困难的问题,为此,采用支持向量机这一基于小样本统计学习理论建立非线性分类器的学习算法。针对样本数目偏少的实际情况,建立了一种人工嗅觉分类器,并对好、坏、仿坏三种类别的甘草进行了分类验证。结果表明,支持抽量机应用于人工嗅觉,能够取得比较好的分类效果。