基于主成分分析法的BP神经网络在气敏传感器阵列检测方法中的应用

模式识别方法在变压器的油色谱数据处理中起着至关重要的作用。采用主成分分析法与BP神经网络相结合的方式对传感器检测的油中气体进行处理,解决了传统的BP神经网络模式识别收敛速度慢且精度不高的问题。之后将基本的BP神经网络分析法与BP神经网络主成分分析法作了对比。结果表明,该方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高了网络的训练速度和气体的检测精度。