引言

傳感器是一種能夠感知、測量和接收某種特定信號或物理量的裝置，可以將光、溫度、壓力、濕度、運(yùn)動、聲音等轉(zhuǎn)換成電信號或其他可識別的形式，從而使人們監(jiān)測和控制各種物理量。任何現(xiàn)代設(shè)備都離不開傳感器，不同類型的傳感器可以用于不同的應(yīng)用，例如溫度傳感器、壓力傳感器、光學(xué)傳感器、加速度傳感器等。傳感器既可以像拉曼光譜儀測量構(gòu)成材料的各個分子內(nèi)不同的震動以獲取復(fù)雜的化學(xué)指紋一樣復(fù)雜，也可以像普通的溫度計測量溫度一樣簡單[1]。

21世紀(jì)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大規(guī)模數(shù)據(jù)的積累，機(jī)器學(xué)習(xí)取得了巨大的進(jìn)步[2]。特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展[3]。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展也對傳感器技術(shù)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量龐大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析方法可能無法高效地提取有效信息，當(dāng)傳統(tǒng)傳感器系統(tǒng)中的閾值限制被基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建的高度復(fù)雜的“智能”模型代替后，機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過自動學(xué)習(xí)和特征選擇的方法，提取和選擇最相關(guān)和有區(qū)別性的特征，從而改善傳感器數(shù)據(jù)的提取和利用。同時機(jī)器學(xué)習(xí)還可以使傳感器具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力，通過學(xué)習(xí)環(huán)境和使用者的反饋，自動調(diào)整參數(shù)，改進(jìn)性能，提高適應(yīng)性準(zhǔn)確性和魯棒性，給傳感器領(lǐng)域帶來了更高的智能化和自動化水平，提高了傳感器數(shù)據(jù)的處理和分析效率，拓展了傳感器的應(yīng)用范圍并促進(jìn)了傳感器技術(shù)與其他領(lǐng)域的融合，比如物聯(lián)網(wǎng)[4]、智能制造[5]、智慧城市[6]等。

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作者信息：

王帥達(dá)1，林冠英2，王暖升3，李洋3，尹美華4

（1.中國海洋大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)部，山東 青島 266404；

2.自然資源部海洋環(huán)境探測技術(shù)與應(yīng)用重點(diǎn)實驗室，廣東 廣州510310；

3.青島海研電子有限公司，山東 青島266000；

4.中國石油大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山東 青島266555）