機器學習

氧化物半導體氣體感測器是一種廣泛應用於氣體檢測和監測的技術。其低成本、快速響應和廣泛應用領域使其成為許多領域中常見的選擇,例如在室內空氣品質:氧化物半導體感測器可以檢測室內的有害氣體,如一氧化碳、二氧化碳和揮發性有機化合物,幫助監測和改善室內環境品質。又例如在工業安全:這些感測器可用於檢測工業場所中的危險氣體,如可燃氣體、有毒氣體和爆炸性氣體,以確保工作環境的安全性。不論商用還是學術研究的氣體感測器存在重大的瓶頸:氣體感測通常對不同氣體的選擇性(selectivity)相當的不好,對氧化(還原)性氣體敏感的材料,對所有的氧化(還原)性氣體的響應都明顯,這是目前氧化物半導體氣體感測器最大的缺點。本實驗室將使用商用軟體Statistica 14上的機器學習模組,來解決氣體選擇性的問題。