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红外瓦斯传感器检测中噪声点研究
被引量:
2
1
作者
程文娟
黄星星
+2 位作者
汤世祥
童兵
周淼淼
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第11期49-51,55,共4页
针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点。该方法混合了分化距离和K-means算法的优点。对实验设计的传...
针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点。该方法混合了分化距离和K-means算法的优点。对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用Kmeans算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度。实验结果表明:测量误差小于1%,精度高。
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关键词
噪声点
分化距离
K-MEANS算法
孤立度系数
红外瓦斯传感器
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职称材料
题名
红外瓦斯传感器检测中噪声点研究
被引量:
2
1
作者
程文娟
黄星星
汤世祥
童兵
周淼淼
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第11期49-51,55,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51274078)
文摘
针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点。该方法混合了分化距离和K-means算法的优点。对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用Kmeans算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度。实验结果表明:测量误差小于1%,精度高。
关键词
噪声点
分化距离
K-MEANS算法
孤立度系数
红外瓦斯传感器
Keywords
noise point
differentiation distance
K-means algorithm
isolation degree coefficient
infrared gas sensor
分类号
TP732 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
红外瓦斯传感器检测中噪声点研究
程文娟
黄星星
汤世祥
童兵
周淼淼
《传感器与微系统》
CSCD
2015
2
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