【摘 要】
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金属氧化物(MOS)对挥发性有机化合物(VOCs)气体普遍存在着交叉敏感性问题,因此单个传感器无法准确做到对混合气体的定量分析。为解决这一问题,设计了基于多种金属氧化物半导体的传感器阵列,并搭建硬件系统平台,运用三种算法对实验采集到的35组苯和甲醛的混合气体数据进行对比分析与展现。实验结果表明:所提金属氧化物阵列结合随机森林算法进行后端数据处理对混合气体分类预测效果最好,整体预测准确率达到95%以上。
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,中国科学院宁波材料技术与工程研究所新能源所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61871243)。
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金属氧化物(MOS)对挥发性有机化合物(VOCs)气体普遍存在着交叉敏感性问题,因此单个传感器无法准确做到对混合气体的定量分析。为解决这一问题,设计了基于多种金属氧化物半导体的传感器阵列,并搭建硬件系统平台,运用三种算法对实验采集到的35组苯和甲醛的混合气体数据进行对比分析与展现。实验结果表明:所提金属氧化物阵列结合随机森林算法进行后端数据处理对混合气体分类预测效果最好,整体预测准确率达到95%以上。
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