基于Stacking室内污染气体感知与评价系统

来源：电子测量技术杂志2021年第6期北京时间：

作者：赵艳茹，陈向东，丁 星

单位：西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都611756

摘要：设计了一种基于Stacking集成学习的室内污染气体感知与评价系统。用户可以使用手机APP扫描检测终端的二维码，查看当前环境污染气体的实时数据及评价结果。该系统利用Stacking将评价算法与分类算法集成学习，解决评价算法主观性强的问题。首先选用模糊数学综合评价法、决策树和KNN作为基础模型分别进行训练，然后将三个基础模型的输出结果作为特征值，利用逻辑回归作为元模型对三个基础模型进行异质集成。该方法在保证系统实时性的同时有效的提高了评价结果的准确性和客观性。

关键词：Stacking;模糊评价;KNN;决策树

基金资助：西南民族大学中央高校基本科研业务费电子信息工程专项资助(2020PTJS19002)