红外瓦斯传感器检测中噪声点研究

• 作者: 周淼淼 汤世样 程文娟 童兵 黄星星
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 49-51,55
• 页数: 4页
• 分类号: TP732
• 字数: 2038字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)11-0049-03

摘要

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K-means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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文娟	合肥工业大学计算机与信息学院	45	142	6.0	8.0
2	黄星星	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
3	汤世样	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
4	童兵	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0
5	周淼淼	合肥工业大学计算机与信息学院	1	3	1.0	1.0