基于梯度提升决策树的气体传感器阵列识别模型研究

作者：董晓睿

摘要：传感器阵列是电子鼻系统的核心组成部分,是目前工程领域的研究热点之一。为解决传感器阵列的化学气体识别问题,提出一种气体传感器阵列识别模型的设计方法,采用熵权来降低异常信号对最终结果的影响,以梯度提升决策树作为主体算法,挖掘数据间的潜在规则,同时辅以集成学习思想来整合多批次传感器数据。该模型选取UCI气体传感器阵列漂移数据集为试验数据集,通过试验证明,该模型具有良好的识别效果和可靠性,在一定程度上避免了漂移问题和数据分布不平衡带来的影响。

发文机构：中国石油大学胜利学院基础科学学院

关键词：电子鼻传感器阵列梯度提升决策树熵权集成学习

分类号： TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]