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摘要:
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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文献信息
篇名 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
来源期刊 化学传感器 学科
关键词 气体传感器阵列 模式识别 聚类分析 隐变量模型
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目 研究报告
研究方向 页码范围 23-28
页数 6页 分类号
字数 2539字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-2298.2003.03.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 沈国励 110 1186 16.0 28.0
2 俞汝勤 131 1452 19.0 32.0
3 王伟军 2 6 1.0 2.0
4 林伟琦 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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1999(1)
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2000(2)
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2003(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
气体传感器阵列
模式识别
聚类分析
隐变量模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
化学传感器
季刊
1008-2298
32-1406/TP
江苏姜堰市姜堰大道66号姜堰市822信箱
1981
chi
出版文献量(篇)
920
总下载数(次)
0
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