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基于极端随机树的混合气体检测模型构建方法
专利申请号：CN201910329097.3
公 开 号：CN110175195B
代 理 人：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)崔自京
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
专利类型：发明专利
申 请 日：20221129
公 开 日：20190423
专利主分类号：G06F16/2458
关 键 词：气体信号 时间序列 混合气体检测 模型构建 弯曲路径 数据集 随机树 筛选 目标混合气体 主成分分析法 分类准确率 随机数算法 混合气体 建立模型 气体特征 时间效率 数据采集 分类
摘 要：本发明公开了一种基于极端随机树的混合气体检测模型构建方法，包括对混合气体进行数据采集，得到数据集，所述数据集包括至少三条气体信号时间序列，并计算气体信号时间序列的最优弯曲路径，利用最优弯曲路径进行筛选；利用主成分分析法对筛选后的气体信号时间序列提取气体特征；利用极端随机数算法建立模型，并对目标混合气体进行分类。本发明提出基于极端随机树的混合气体检测模型构建方法，较大程度上提高分类准确率和时间效率。
