【摘 要】
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由于气体数据有限以及气体分类的准确率不高，解决气体分类问题有较大的难度。传统的模式识别算法虽然能够运用到气体分类中，但在不同浓度的气体数据下训练和测试性能会下降，准确率也比较低。本研究对8阵列传感器和24阵列传感器采集到的混合气体进行分类，提出了结合主成分分析（Principal component analysis, PCA）应用支持向量机（Support vector machine, SVM
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51607059）； 黑龙江省自然科学基金资助项目（QC2017059）；
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由于气体数据有限以及气体分类的准确率不高，解决气体分类问题有较大的难度。传统的模式识别算法虽然能够运用到气体分类中，但在不同浓度的气体数据下训练和测试性能会下降，准确率也比较低。本研究对8阵列传感器和24阵列传感器采集到的混合气体进行分类，提出了结合主成分分析（Principal component analysis, PCA）应用支持向量机（Support vector machine, SVM）,构建PCA-SVM模型对不同浓度的一氧化碳（CO）、甲烷（CH4）、硫化氢（H2S）以及乙醇（C2H6O）的混合气体进行分类的方法。与SVM、参数优化的BP神经网络（Back propagation neural network, BPNN）和PCA-BP神经网络模型对比的结果表明，在随机选择的数据中，采用PCA-SVM模型能够提高分类的性能，在含有13个特征的气体数据集中，利用PCA-SVM模型准确度达到98.974%。在含有27个特征的数据集中，利用PCA-SVM模型准确度达到100%,能够满足对混合气体分类的实际需求。该方法在应用于重复和复杂的气体数据时，具有足够的鲁棒性，可以提供准确的结果。
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