摘要：随着气敏传感器在环境监测和工业安全等领域的广泛应用，其性能优化需求愈发迫切。传统传感器设计方法效率低、成本高，机器学习（ML）凭借其强大的建模与识别能力为气敏传感器性能提升提供了新的思路。综述了ML在气敏传感器中的应用进展：在性能预测方面，集成与深度学习了模型的构建材料特性与响应关系，实现高精度预测(拟合优度R2>0.99)；在气体分类方面，结合温度调制、多模态融合与支持向量机（SVM）等方法，实现了多气体的高分类准确率（>98%）识别；在校准方面，迁移学习与变分贝叶斯方法有效解决了漂移与数据缺失问题。当前，该领域面临数据稀缺、可解释性差和多因素建模等挑战。未来研究应聚焦智能传感网络、多模态分析与新型算法应用，推动气敏传感器向高精度、智能化发展。
文章目录
0 引言
1 气敏传感器的工作原理
2 ML在气敏传感器中的应用
2.1 气敏性能预测
2.2 气体分类与识别
2.3 传感器校准
3 挑战和未来发展方向
3.1 当前面临的挑战
3.1.1数据质量和多样性
3.1.2模型的可解释性
3.1.3多因素交互作用建模
3.2 未来发展方向
3.2.1智能传感器与物联网集成
3.2.2多模态数据分析
3.2.3新型ML算法的应用
4 结语
