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基于电子鼻技术的混合气体检测方法研究
引用本文:张青春,叶小婷.基于电子鼻技术的混合气体检测方法研究[J].电子技术应用,2011,37(12):80-82,86.
作者姓名:张青春  叶小婷
作者单位:淮阴工学院电子与电气工程学院,江苏淮安,223003
摘    要:对基于常规单一BP神经网络的电子鼻系统进行改进,提出一种基于Gabor原子神经网络的电子鼻系统,并以3种混合气体为实验对象,进行混合气体的定量分析研究.实验结果表明,应用Gabor原子神经网络的电子鼻系统的最大相对误差与单一BP神经网络相比得到减小,大大提高了定量分析精度.

关 键 词:电子鼻  神经网络  混合气体  模式识别

Research of mixed gases detection method based on electronic nose
Zhang Qingchun,Ye Xiaoting.Research of mixed gases detection method based on electronic nose[J].Application of Electronic Technique,2011,37(12):80-82,86.
Authors:Zhang Qingchun  Ye Xiaoting
Abstract:A Gabor atom neural network used in electronic nose system is developed to improve the quantitative analysis of general BP neural network.Three mixed gases are adopted for the quantitative analysis.The result shows that recognition ability of the improved neural network is increased and the maximum relative error of quantitative analysis is decreased,the precision of quantitative analysis is increased.
Keywords:electronic nose  neural network  mixed gases  pattern recognition
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