【摘 要】
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基于还原氧化石墨烯(RGO)复合材料设计并制备气体传感器构成气体传感器阵列,对NO2和NH3组成的混合气体进行性能测试,构建算法对混合气体进行识别。通过主成分分析法发现混合
【机 构】
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电子科技大学光电科学与工程学院,电子科技大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571097,61604033,61671115)
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基于还原氧化石墨烯(RGO)复合材料设计并制备气体传感器构成气体传感器阵列,对NO2和NH3组成的混合气体进行性能测试,构建算法对混合气体进行识别。通过主成分分析法发现混合气体的响应与气体浓度具有非线性关系,选择BP网络作为识别工具;根据多次模拟结果的预测均方误差(MSE)箱线图,对BP网络的参数进行优化,使其性能大幅提升;采用均匀分布U(-3,3)生成随机数并经过遗传算法(GA)优化后,作为GA-BP网络算法的初始权重和阈值,采用BP网络算法对混合气体进行识别。结果表明,优化的GA-BP网络算法在300
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