B-P神经网络方法提高甲醛气敏元件选择性
点击次数：
论文类型：会议论文
发表时间：2007-08-06
页面范围：13-14
关键字：B-P神经网络;甲醛;气敏传感器;混合气体;浓度值
摘要：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。
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关键字：B-P神经网络;甲醛;气敏传感器;混合气体;浓度值
摘要：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。