Comparison of machine learning algorithms for concentration detection and prediction of formaldehyde based on electronic nose
Comparison of machine learning algorithms for concentration detection and prediction of formaldehyde based on electronic nose
复制标题
基于电子鼻的甲醛浓度检测与预测机器学习算法比较
DOI：
10.1108/sr-07-2015-0104
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发表时间：
2016-04
期刊：
影响因子：
1.6
通讯作者：
Wang, Qin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
He, Jie;Duan, Shihong;Wu, Xibin;Wang, Qin
Purpose – Sensor arrays and pattern recognition-based electronic nose (E-nose) is a typical detection and recognition instrument for indoor air quality (IAQ). The E-nose is able to monitor several pollutants in the air by mimicking the human olfactory sys
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影响因子：
6.2
作者：
J. Randon;L. Maret;C. Ferronato
通讯作者：
J. Randon;L. Maret;C. Ferronato
影响因子：
7.4
作者：
Rogers, Phillip H.;Benkstein, Kurt D.;Semancik, Steve
通讯作者：
Semancik, Steve
影响因子：
--
作者：
Yingwei Lu;N. Sundararajan;P. Saratchandran
通讯作者：
Yingwei Lu;N. Sundararajan;P. Saratchandran
影响因子：
8.4
作者：
Bender, F;Barié, N;Rapp, A
通讯作者：
Rapp, A
DOI：
10.1111/gwmr.12070
发表时间：
2014-08
期刊：
Groundwater Monitoring & Remediation
影响因子：
--
作者：
Catalina Espino Devine;P. Bennett;K. Synowiec;S. Nelson;Rachel E. Mohler;M. Einarson
通讯作者：
Catalina Espino Devine;P. Bennett;K. Synowiec;S. Nelson;Rachel E. Mohler;M. Einarson