气体传感中的机器学习：实现增强检测与选择性的范式转变——综述

本文综述了机器学习与气体传感技术融合的进展，重点分析电子鼻系统通过传感器阵列和ML算法提升复杂气体检测的准确性和选择性，解决传统传感器漂移、交叉敏感等问题，并指出算法系统性和传感器优化仍需加强，未来需结合实际应用深化研究。

摘要：

将机器学习（ML）与气体传感技术相结合，极大地提升了传感性能、检测准确性和选择性，从而在该领域引发了革命性变革。传统的气体传感器通常受到交叉敏感性、漂移和环境波动等问题的限制，这些问题会影响其性能。本文探讨了如何利用ML中的数据和先进的算法特性来克服这些限制。在气体传感中应用ML主要涉及关键步骤，如特征提取与选择，以及支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等优秀模型的使用。这些方法能够对不同类型的气体进行准确分类，并通过定性回归实现浓度估算。电子鼻（e-nose）系统通过将气体传感器阵列（GSAs）与ML算法相结合，因其能够模拟人类嗅觉系统而备受关注。这种组合使得复杂气体混合物的检测与分类具有高精度、优异的选择性，并且对环境变化具有很强的鲁棒性——而这些是传统单传感器系统所缺乏的。这些应用在食品质量检测、疾病检测和环境监测等领域尤为突出。尽管近年来取得了进展，但在数学算法、气体传感器优化以及ML在气体传感领域的实际应用方面仍存在不足。本研究通过解决现有问题并提出未来研究方向，显著推动了ML在改进气体传感技术中的作用，有助于构建高度选择性、灵敏度和鲁棒性的传感系统，以应对各种复杂且实际的应用场景。

引言

本文全面概述了机器学习（ML）与气体传感技术的结合，重点介绍了先进算法如何解决传统传感器中长期存在的漂移、交叉敏感性和环境变异性问题。文章系统地讨论了核心流程，包括特征提取、特征选择、漂移校正以及分类/回归建模，并评估了最近邻（kNNs）、支持向量机（SVMs）、人工神经网络（ANNs）和随机森林（RFs）等常用算法的性能。此外，还重点介绍了电子鼻（e-nose）的发展与工作原理，即通过将气体传感器阵列（GSAs）与ML结合来模拟人类嗅觉系统。通过整合环境监测、医疗诊断、食品质量控制和工业安全领域的进展，本文不仅指出了现有方法的优点和局限性，还展望了新兴趋势和未来发展方向。由此，本文将基于ML的气体传感技术定位为一个具有变革性的领域，为发展智能、可靠且可扩展的传感系统提供了实用见解和路线图。