【摘 要】
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针对野外文物古迹环境的多变性、传感器气敏性失效以及腐蚀性气体定性不精确等实际情况,结合物联网技术和模式识别技术,在综合考虑准确度和项目实际要求的情况下,设计了一种
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
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针对野外文物古迹环境的多变性、传感器气敏性失效以及腐蚀性气体定性不精确等实际情况,结合物联网技术和模式识别技术,在综合考虑准确度和项目实际要求的情况下,设计了一种基于声表面波（SAW）传感器阵列的模式识别算法,并通过MATLAB对其进行仿真和验证。结果证明,将传感器阵列输出的数据输入到有6个隐层的神经单元的单隐层BP神经网络中进行训练,预测效果最好,对腐蚀性气体的识别率达到了95%左右,提高了野外微气象环境下腐蚀性气体的监测水平。
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