【摘 要】
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采用气体传感器阵列，在多传感器信息融合基础上，针对不同的传感器阵列，分别利用模糊神经网络（FNN）和主成分分析（POA）-人工神经网络（ANN）。神经网络采用改进的BP算法、改进的RBF算法和k
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西北工业大学自动化学院
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采用气体传感器阵列，在多传感器信息融合基础上，针对不同的传感器阵列，分别利用模糊神经网络（FNN）和主成分分析（POA）-人工神经网络（ANN）。神经网络采用改进的BP算法、改进的RBF算法和k均值RBF算法，实现对酒类的定性识别。实验结果显示多传感器信息融合的FNN方法在模式识别方面效果更好。
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