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对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流行的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和. 相似文献
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采用直流磁控溅射法进行ZnO薄膜的制备,探讨了O2/Ar对薄膜方块电阻,退火对薄膜结构的影响.在对不同退火温度的ZnO薄膜的气敏特性进行测试后表明:较低的退火温度有利于提高器件气敏特性,其中经600℃退火的ZnO薄膜的灵敏度最高,其最佳工作温度为350℃.实验制备的ZnO薄膜对丙酮、汽油等有机蒸汽都有较高的敏感性和较短的响应-恢复时间,呈现对有机蒸汽敏感的广谱性. 相似文献
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采用sol-gel法制备了w(Al2O3)为2%~4%的Al2O3-ZnO纳米粉体,利用XRD和SEM等测试手段分析了粉体的微观结构.研究了Zn2+浓度、pH值和清洗对粉体制备的影响.采用静态配气法测试了由所制粉体制成的气敏元件对丙酮、乙醇、甲醇等气体的气敏性能.结果表明:用该法得到的粉体材料颗粒粒径小,工作温度为160℃时,由w(Al2O3)为3%的粉体在700℃退火制得的气敏元件对体积分数为40%的丙酮的灵敏度最高可达到7 779,响应-恢复时间均为1S. 相似文献
49.
工作压强和退火温度对SiC薄膜结构的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
用双射频共溅射和溅射后退火的方法在单晶Si(111)衬底上制备了SiC薄膜。利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)及原子力显微镜(AFM)分析了样品的物相组成、形貌和结构。研究发现,此种方法制备得到8H-SiC薄膜,在1.5~3Pa时增大工作压强有利于SiC薄膜退火之后结晶,同时薄膜沉积速率降低,使生长变致密,粗糙度减小,薄膜表面趋于平滑。对SiC薄膜进行850、1000、1150℃退火,结果表明,适当升高退火温度有利于提高薄膜的结晶质量和晶化程度,提高薄膜的致密度,降低薄膜中的缺陷密度。 相似文献
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