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基于稀疏自编码器的传感器在线漂移补偿算法

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传感器漂移是电子鼻系统中长期存在的问题。漂移现象会造成气体传感器的输出响应异常,使采集到样本的特征分布发生变化,进而导致分类精度明显下降。近年来学者们提出了多种传感器漂移补偿方法,但大多数针对离线场景,在实际应用中存在困难。针对这些问题,提出了一种基于稀疏自编码器的在线漂移补偿算法。该算法能够在仅使用未漂移样本的情况下,通过构建稀疏自编码器和分类器,对漂移样本进行特征增强和有效分类。将文中提出的方法用于公开数据集上进行漂移补偿实验,得到了与已有方法相似甚至更优的分类效果,因此,提出的算法能够有效地实现传感器的在线漂移补偿。

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