典型文献
基于随机森林的气体传感器检测分类方法
文献摘要：
为提高气体传感器检测数据分类的准确度,提出一种随机森林算法,利用传感器响应输出电压和响应时间构建模型的特征向量,实验研究二氧化碳气体体积分数的分类,分析决策树数量对模型分类准确度的影响,验证模型分类的有效性.结果表明,与传统分类方法相比,随机森林算法模型的准确度能够达到94.6％,提高了分类准确度和计算效率.该研究为气体传感器数据分析提供了参考.
文献关键词：
随机森林算法;数据分类;特征值向量
中图分类号：
作者姓名：
沈斌;靳春博;刘新蕾
作者机构：
黑龙江科技大学 安全工程学院,哈尔滨150022
文献出处：
引用格式：
[1]沈斌;靳春博;刘新蕾-.基于随机森林的气体传感器检测分类方法)[J].黑龙江科技大学学报,2022(06):711-715
A类：
B类：
气体传感器,传感器检测,检测分类,分类方法,高气,检测数据,数据分类,随机森林算法,输出电压,响应时间,构建模型,特征向量,二氧化碳气体,气体体积分数,分析决策,决策树,模型分类,验证模型,算法模型,计算效率,传感器数据,特征值向量
AB值：
0.36531
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
