针对红外气体分析存在的问题,提出光学气体传感器阵列(OGSA)和径向基函数(RBF)神经网络技术相结合的方法,并将其应用于SO2、CO2浓度检测.该方法利用RBF网络非线性逼近功能和OGSA的信息冗余特性,消除非目标参量和目标量之间的交叉干扰.结果表明,SO2引用误差由融合处理前的3.1%降至2.0%,CO2由39%降至8.6%.为红外气体分析提供了一种有效的途径,具有实用前景.