篇名：VOCs分子的半導(dǎo)體型傳感器識(shí)別檢測(cè)研究進(jìn)展 

英文：Progress in Research on VOC Molecule Recognition by Semiconductor Sensors 

作者：劉弘禹 1,2，孟鋼 1,*，鄧贊紅 1，李蒙 1,2，常鋆青 1,2，代甜甜 1,2，方曉東 1,* 

單位：1 中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院； 2 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)

關(guān)鍵詞：金屬氧化物半導(dǎo)體；氣體傳感器；電子鼻；熱調(diào)制；模式識(shí)別；機(jī)器學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要：具有體積小、功耗低、靈敏度高、硅工藝兼容性好等優(yōu)點(diǎn)的金屬氧化物半導(dǎo)體(MOS)氣體傳感器現(xiàn)已廣泛地應(yīng)用于軍事、科研和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。然而MOS傳感器的低選擇性阻礙了其在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí)代的應(yīng)用前景。為此，本文綜述了解決MOS傳感器選擇性的研究進(jìn)展，主要介紹了敏感材料性能提升、電子鼻和熱調(diào)制三種改善MOS傳感器選擇性的技術(shù)方法，闡述了三種方法目前所存在的問題及其未來的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，本文還對(duì)比介紹了機(jī)器嗅覺領(lǐng)域主流的主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)模式識(shí)別/機(jī)器學(xué)習(xí)算法。最后，本綜述展望了具有數(shù)據(jù)降維、特征提取和魯棒性識(shí)別分類性能的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)深度學(xué)習(xí)算法在氣體識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用前景?；诿舾胁牧闲阅艿奶嵘?、多種調(diào)制手段與陣列技術(shù)的結(jié)合以及人工智能(AI)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)算法的最新進(jìn)展，將會(huì)極大地增強(qiáng)非選擇性MOS傳感器的揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOCs)分子識(shí)別能力。 

中圖分類號(hào)：O649

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