基于支持向量机和小波分解的气体识别研究

提出将支持向量机应用到气体种类识别的研究中,并建立小波分解提取特征量和支持向量机识别气体种类的气体定性分析模型。通过小波分解提取半导体气体传感器在温度调制下的动态响应特性的特征量,分别使用不同核函数和不同结构的支持向量机建立判断特征量与气体种类的模型。实验结果说明使用支持向量机进行气体成分定性识别的效果优于同结构的神经网络,且对支持向量机自身结构的选择不敏感,适合于对多组分气体定性分析研究。建立的模型在分辨力为13ppm(对CO)和15ppm(对H2)的条件下,对单一氢气、一氧化碳及其混合气体的识别率可达98%,适合于工程应用。