【摘 要】
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该文用16个金属氧化物半导体气敏传感器和神经网络分类方法建立了一种新的嗅觉模拟装置,开发了一套功能较完善的系统控制软件,并对该装置的实验条件和参数进行了研究.该文重
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该文用16个金属氧化物半导体气敏传感器和神经网络分类方法建立了一种新的嗅觉模拟装置,开发了一套功能较完善的系统控制软件,并对该装置的实验条件和参数进行了研究.该文重点对前向单隐层神经网络分类器进行了深入的理论探讨.根据支持矢量机(SVM)理论中的广义最优分类面原理,研究了特征分量大小对网络性能的影响.在深入分析一类Sigmoid型活化函数特性的基础上,提出了选择适当活化函数方法.通过适当放大特征分量的尺寸、选择合适的活化函数,并在误差函数中引入权值抑制项,前向单隐层神经网络的学习能力和推广能力均得到明显提高.通过乙醇、正丙醇等7种呈香物质进行类别诊断和10种挥发气体浓度估计,表明该文所开发的装置具有一定的气味类别判断和浓度估计能力,同时也表明该文对前向单隐层神经网络的理论分析与改进方法是正确的,有效的.
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