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提出将气体传感器阵列与交馈神经模式识别技术相结合,解决气体传感器的“交叉敏”问题,从而完成气体的定性、定量分析;针对常规BP算法的缺点,构造了基于自适应调整步长和加动量因子的改进BP算法用于前馈神经网络的训练;通过实验对H2、CH4、CO等三种气体进行了识别,结果表明利用气体传感器阵列和前馈神经网络进行气体定性分析是可行的。