作者：程文娟,黄星星,汤世祥,童兵,周淼淼 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2015年第11期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2015110140 DOC编号：DOCCGQJ2015110149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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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