基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究

潘鹏; 付强

doi:10.13873/j.1000-97872009.03.017

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基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究
- Research on gas sensors pattern recognition based on nearest neighbor algorithm
- 传感器与微系统 2009年28卷第3期页码：36-37+41
- 作者机构：
  
  1. 中国网通(集团)有限公司黑龙江省分公司
  2. 中国移动通信集团黑龙江有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872009.03.017
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2009
- 稿件说明：
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[1]潘鹏,付强.基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究[J].传感器与微系统,2009,28(03):36-37+41.

PAN Peng1, FU Qiang2. Research on gas sensors pattern recognition based on nearest neighbor algorithm[J]. 2009, 28(3): 36-37+41.
[1]潘鹏,付强.基于最近邻域法的气体传感器模式识别技术研究[J].传感器与微系统,2009,28(03):36-37+41. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.03.017.

PAN Peng1, FU Qiang2. Research on gas sensors pattern recognition based on nearest neighbor algorithm[J]. 2009, 28(3): 36-37+41. DOI： 10.13873/j.1000-97872009.03.017.

摘要

提出将气体传感器阵列检测与最近邻域法相结合的方法实现气体的模式识别。设计了用该方法进行气体识别的实验系统。该方法具有实验次数少

且识别准确度高的优点。实验以3只金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例

详细讨论了该方法的实验过程与识别结果。通过对CH4

CO 3种气体进行识别实验

结果表明:该方法的正确识别率达到100%

具有很高的实用价值。

Abstract

A gas pattern recognition method using gas sensor array detection combined with nearest neighbor algorithm is proposed.An experimental system is designed for gas identification based on this method.It proves that this method has the advantages of few experiments with high identification accuracy.In the experiment

the gas sensor array is composed of three metal-oxide semiconductor gas sensing sensors

and the experimental process and the identification results are discussed in detail.Experimental results show that the success rate of correct identification for the three gases methane（CH4）

hydrogen（H2）and carbon monoxide（CO）is 100 %.Therefore

it has a high practical value.

关键词

Keywords

references

基于传感器阵列与前馈神经网络的气体辨识系统 [J]. 马常霞. 测控技术 . 2001(03)

多传感器数据融合模型综述 [J]. 何友,彭应宁,陆大. 清华大学学报(自然科学版) . 1996(09)

多传感器数据融合理论及应用[M]. 北京理工大学出版社 , (美)LawrenceA.Klein著, 2004

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