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Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2009-10-15
Journal:仪表技术与传感器
Included Journals:PKU、ISTIC
Issue:z1
Page Number:388-389,433
ISSN No.:1002-1841
Key Words:气体测量;RBF神经网络;BP神经网络
Abstract:气体传感器属于传感器技术领域,在传感器行业中占有重要的地位.然而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.基于Matlab平台的神经网络工具箱,分别构建BP神经网络和RBF(径向基)神经网络,对由涂敷不同敏感材料的声表面波振荡器组成的阵列在4种混合气体灵敏度响应数据进行定量识别研究,结果表明RBF神经网络在气体定量识别方面更具优势.
