传感器漂移是气体传感器遭受的最严重的问题之一。气体传感器的老化和中毒，以及湿度和温度变化等不可控因素，都可能导致此问题。

传感器漂移是气体传感器遭受的最严重的问题之一。气体传感器的老化和中毒以及湿度和温度变化等不可控因素都可能导致此问题。

对此，中国科学院深圳先进技术研究所智能与仿生系统中心的研究人员开发了一种基于子空间学习的域自适应方法，该方法有可能缓解气体传感器漂移问题。

该研究发表在IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics:Systems上。

研究人员提出了一种基于局部判别子空间投影（LDSP）的气体传感器漂移补偿方法。

所提出的方法旨在找到子空间以减小两个域（即源域和目标域）之间的分布差异。通过这种方法，在公共子空间中将平均分布差异最小化。

使用LDSP方法的批次之间的样本分配差异。来源：SIAT

LDSP不仅考虑了源数据的标签信息，还减少了具有不同类别标签的子空间中的样本彼此靠近的可能性。它还借用了局部保存投影的思想来处理多模式数据。LDSP的公式是一个广义特征值问题，很容易解决。

该实验结果表明，所提出的方法优于在对公共气体传感器漂移的数据集分类准确度方面的其他气体传感器的漂移补偿方法。