傳感器漂移是氣體傳感器遭受的嚴重（chóng）的問題之一。氣體（tǐ）傳感器的老化和中毒以及濕度和溫度變化（huà）等不可控因素都可能導致此問題。

近日研究人員開發了一種基於子空間學習的域自適應方法，該方法有可能緩解氣體傳感器漂移（yí）問題。

研究人員提出了一種（zhǒng）基（jī）於局部判別子空間投影（LDSP）的氣體傳感器漂移補償方（fāng）法。

所提出（chū）的方法旨在找到子空間以減（jiǎn）小（xiǎo）兩個域（即源域和目標域）之間的分布差異。通（tōng）過這種方法，在公共子空間中將平均分布差異化。

使用（yòng）LDSP方法的批次之間的（de）樣（yàng）本分配差異。來源：SIAT

LDSP不僅考慮了源數據的標簽信息，還減少了（le）具有不同類別標簽（qiān）的子空間中的（de）樣本彼（bǐ）此靠近的可能性。它（tā）還借用了局部保（bǎo）存投影的思想來處理多模式數據。LDSP的公式是一個廣義特征值問題，很容易解決。

該實驗結果表明，所提出的方法優於在對公共（gòng）氣體傳感（gǎn）器漂移的數據集分類（lèi）準確度方麵的其他氣體傳感（gǎn）器的漂移（yí）補償方法。