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Indexed by:会议论文
Date of Publication:2007-08-06
Page Number:13-14
Key Words:B-P神经网络;甲醛;气敏传感器;混合气体;浓度值
Abstract:旁热式气敏元件普遍存在选择性较差的问题.本论文采用B-P神经网络方法，由6个灵敏度特性不同的旁热式甲醛气敏元件组成的阵列，网络经过优化、学习训练等过程，较准确地给出了混合气体中甲醛和乙醇各自的浓度值。
Pre One:基于ANSYS的CMOS湿度传感器电极研究与设计
Next One:掺杂改善SnO_2甲醛气敏元件灵敏度特性的研究
