【摘 要】
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该题目选自国家自然科学基金课题"集成阵列气体传感器及其信号处理的研究".文中阐述了一种阵列式传感器是人工神经网络信号处理系统的设计方法,简述了采用阵列传感器的优点;
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该题目选自国家自然科学基金课题"集成阵列气体传感器及其信号处理的研究".文中阐述了一种阵列式传感器是人工神经网络信号处理系统的设计方法,简述了采用阵列传感器的优点;详述了阵列式传感器单元的选择方法,神经网络信号系统中网络系统结构和网络算法设计,以及实验数据的分析研究.对混合气体种类和深度的检测取得了良好的效果,丰富了传感器信号处理理论.该文在把SnO<,2>气敏传感器阵列和人工神经网络理论结合起来组成智能气体检测系统的过程中,做了有效的探索和研究.为了达到乙醇和特性的混合气体具有良好的选择性和广谱性.合理地选择不同参数特性的气敏传感元件,神经网络结构采用三层前向B-P网络,在算法上对传统均方误差估计器的BP算法和Logistic误差估计器的改进BP算法进行了比较研究.研究中发现,采用的改进BP算法,能够较好的避免局部极小点,具有强有力的函数非线性逼近能力,可完成复杂的非线性运算,而非线性正是传感器阵列输出信号的特点;这种算法能够加速运动速度,提高分类精度和识别率.用大量的测试样本来检验该系统,系统的正确识别率达到79.1%,从而验证了该系统是卓有成效的.这说明改进BP算法是很好的模式分类的方法,并可以作为"人工电子鼻"行之有效的数据处理方法.
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