| 基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别 |
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| 引用本文： | 赵赟,郭振华,刘锦淮. 基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别[J]. 工业仪表与自动化装置, 2007, 0(6): 76-80 |
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| 作者姓名： | 赵赟 郭振华 刘锦淮 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031;中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230026
2. 中国科学院合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031 |
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| 摘 要： | 提出了将KPCA特征提取和RBF网络识别相结合的气体检测方法,设计了一种用于气体实时检测的电子鼻系统,探讨了核主成分分析(KPCA)和RBF神经网络相结合进行气体识别的可行性.将传感器阵列的动态检测方法应用到电子鼻系统中,对甲苯、乙酸酐、乙醚、丙酮4种气体进行检测,针对响应信息的非线性变化利用KPCA进行特征提取,并作为RBF网络的输入,检测系统重复性和稳定性好,识别率可达87.5%.
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| 关 键 词： | 电子鼻 动态检测 核主成分分析(KPCA) RBF神经网络 |
| 文章编号： | 1000-0682（2007）06-0076-05 |
| 收稿时间： | 2007-03-02 |
| 修稿时间： | 2007-03-02 |
An electronic nose designed for gas recognition based on the kernel principal component analysis and RBF neural network |
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| ZHAO Yun,GUO Zhen-hua,LIU Jin-huai. An electronic nose designed for gas recognition based on the kernel principal component analysis and RBF neural network[J]. Industrial Instrumentation & Automation, 2007, 0(6): 76-80 |
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| Authors: | ZHAO Yun GUO Zhen-hua LIU Jin-huai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electronic nose system dynamic detection KPCA RBF network |
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