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、運動、聲音等轉換成電信號或其他可識別的形式，從而使人們監測和控制各種物理量。任何現代設備都離不開傳感器，不同類型的傳感器可以用于不同的應用，例如溫度傳感器、壓力傳感器、光學傳感器、加速度傳感器等。傳感器既可以像拉曼光譜儀測量構成材料的各個分子內不同的震動以獲取復雜的化學指紋一樣復雜，也可以像普通的溫度計測量溫度一樣簡單[1]。

21世紀，隨著互聯網的發展和大規模數據的積累，機器學習取得了巨大的進步[2]。特別是深度學習技術的興起，使得神經網絡等模型在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性進展[3]。機器學習的發展也對傳感器技術產生了深遠影響。傳感器產生的數據量龐大，傳統的數據處理和分析方法可能無法高效地提取有效信息，當傳統傳感器系統中的閾值限制被基于機器學習算法創建的高度復雜的“智能”模型代替后，機器學習可以通過自動學習和特征選擇的方法，提取和選擇最相關和有區別性的特征，從而改善傳感器數據的提取和利用。同時機器學習還可以使傳感器具有自適應和自學習的能力，通過學習環境和使用者的反饋，自動調整參數，改進性能，提高適應性準確性和魯棒性，給傳感器領域帶來了更高的智能化和自動化水平，提高了傳感器數據的處理和分析效率，拓展了傳感器的應用范圍并促進了傳感器技術與其他領域的融合，比如物聯網[4]、智能制造[5]、智慧城市[6]等。

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作者信息：

王帥達1，林冠英2，王暖升3，李洋3，尹美華4

（1.中國海洋大學 信息科學與工程學部，山東 青島 266404；

2.自然資源部海洋環境探測技術與應用重點實驗室，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 計算機科學與技術學院，山東 青島266555）