引言

传感器是一种能够感知、测量和接收某种特定信号或物理量的装置，可以将光、温度、压力、湿度、运动、声音等转换成电信号或其他可识别的形式，从而使人们监测和控制各种物理量。任何现代设备都离不开传感器，不同类型的传感器可以用于不同的应用，例如温度传感器、压力传感器、光学传感器、加速度传感器等。传感器既可以像拉曼光谱仪测量构成材料的各个分子内不同的震动以获取复杂的化学指纹一样复杂，也可以像普通的温度计测量温度一样简单[1]。

21世纪，随着互联网的发展和大规模数据的积累，机器学习取得了巨大的进步[2]。特别是深度学习技术的兴起，使得神经网络等模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展[3]。机器学习的发展也对传感器技术产生了深远影响。传感器产生的数据量庞大，传统的数据处理和分析方法可能无法高效地提取有效信息，当传统传感器系统中的阈值限制被基于机器学习算法创建的高度复杂的“智能”模型代替后，机器学习可以通过自动学习和特征选择的方法，提取和选择最相关和有区别性的特征，从而改善传感器数据的提取和利用。同时机器学习还可以使传感器具有自适应和自学习的能力，通过学习环境和使用者的反馈，自动调整参数，改进性能，提高适应性准确性和鲁棒性，给传感器领域带来了更高的智能化和自动化水平，提高了传感器数据的处理和分析效率，拓展了传感器的应用范围并促进了传感器技术与其他领域的融合，比如物联网[4]、智能制造[5]、智慧城市[6]等。

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作者信息：

王帅达1，林冠英2，王暖升3，李洋3，尹美华4

（1.中国海洋大学 信息科学与工程学部，山东 青岛 266404；

2.自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室，广东 广州510310；

3.青岛海研电子有限公司，山东 青岛266000；

4.中国石油大学 计算机科学与技术学院，山东 青岛266555）