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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-06-20

Journal:传感器与微系统

Included Journals:PKU、CSCD

Volume:29

Issue:6

Page Number:25-27,31

ISSN No.:1000-9787

Key Words:气体测量;神经网络;主成分分析;独立分量分析

Abstract:气体传感器阵列的交叉敏感性严重影响气体传感器对混合气体的测量.用Matlab平台的神经网络工具箱,分别构建了BP,径向基(RBF)和模糊(FNN)神经网络,利用掺杂不同材料的4种SnO2气体传感器组成阵列,实现对甲醛、甲苯、丙酮和乙醇混合气体的体积分数预测.结果表明:FNN神经网络对混合气体体积分数预测的精度要高于其他2种网络.而且,结合PCA和ICA对数据样本进行预处理,有利于提高神经网络对体积分数预测的精度.