一种基于隐变量模型的聚类算法用于气体传感器阵列数据的模式识别

来源 :化学传感器 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tangdeqian1102

【摘要】

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聚类分析方法是一种无需先验信息即能探索数据内在分类结构信息的模式识别方法,已经被广泛应用到气体传感器阵列的模式识别研究中.该文提出了基于隐变量模型的聚类算法对两组

【作者】

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王伟军林伟琦沈国励俞汝勤

【机构】

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化学生物传感与计量学国家重点实验室

【出处】

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化学传感器

【发表日期】

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2003年3期

【关键词】

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隐变量模型聚类算法气体传感器阵列模式识别 gas sensor array pattern recognition cluster analysis

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聚类分析方法是一种无需先验信息即能探索数据内在分类结构信息的模式识别方法,已经被广泛应用到气体传感器阵列的模式识别研究中.该文提出了基于隐变量模型的聚类算法对两组金属氧化物半导体(MOS)传感器阵列数据进行模式识别.数据处理结果表明,该方法能准确的对两组传感器阵列数据中对应不同气体物质的样本进行分类识别.

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