化学传感器广泛应用在许多领域,包括环境监测、临床诊断、医疗保健、安全警报和食品质量检查等。在化学传感器的许多应用场景中,快速获得传感结果是非常必要的,比如易燃易爆气体的警报或有毒物质的检测,减少检测时间还可以改善用户体验、降低功耗。然而,许多化学传感器都有着响应时间长的问题。为此,一种经济有效的解决方案是通过数据处理算法根据早期瞬态响应数据预测最终结果,即被分析物的浓度或类别,但目前相关工作的方法存在着通用性不强或者需要大量测量数据的问题。针对现有工作存在的问题,本文提出了一种可用于多种传感器的快速测量算法,使用较少测量数据即可建立被分析物浓度与早期瞬态响应序列之间的关系,大大提高了检测速度,还有检测时间段灵活的优点。为了进一步缩短该算法的训练数据采集时间,设计了响应曲线预测方法。最后搭建了基于快速测量算法的手持式氨气检测系统,进行了实时的氨气浓度预测实验。具体工作如下所述:1.在所提出的化学传感器快速测量算法中,首先是训练数据的收集阶段,带有数据增强的滑动窗口采样方法能够从有限数量的响应曲线中生成更多用于训练的序列样本集,并且使得早期瞬态响应曲线上的任何序列都能用于检测,无需精确控制采样时间可简化传感系统的实现。然后在预测模型中,分别使用堆叠长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络和多项式拟合提取序列特征,再将它们共同输入到多层感知机中,这样可以在较少数据下有效减少过拟合。在一个公共数据集上对该方法进行了实验验证。结果显示,在较少的测量数据下,达到了4.69%的平均相对误差（mean relative error,MRE）,且检测所需时间从原来最多可达70秒缩短为4.96秒。又与其他常见回归算法进行对比,本方法显著提高了预测精度。2.通过预测响应曲线来缩短上述浓度预测模型的训练数据采集时间。该方法主要基于LSTM网络,从同类型传感器的响应数据中学习曲线规律。在得到曲线预测模型后,只需采集原来的三分之一时长的响应数据,就可以通过该模型多步迭代得到后续曲线。仍然使用前面的公共数据集对该方法进行实验验证。预测出的响应曲线和实际曲线较贴近,再将预测所得曲线作为前面的浓度预测模型的训练集,依然可得到较高的预测精度（MRE为6.11%）。3.基于聚（3,4-乙撑二氧噻吩）:聚（苯乙烯磺酸盐）（poly（3,4‐ethylene dioxythiophene）:poly（styrenesulfonate）,PEDOT:PSS）和银纳米线（silver nanowire,Ag NW）的复合材料开发了涂布/印刷工艺,制备了均一性较好的氨气传感器,使用同批次的少量传感器的早期瞬态响应数据训练了浓度预测模型,并将其部署在手机应用软件上,结合自制的传感信号读取电路构建了手持式检测系统。基于传感器的均一性,直接将该系统应用于同一批次的其他新传感器而无需校准,实现了快速准确的氨气浓度预测,从而对整个系统进行了验证,展示了一个现场实时化学检测的实例。