基于RBF神经网络的混合气体智能检测系统研究
Study on the Intelligent Measurement System of Mix Gases Based on RBFNN作者机构：湖南大学软件学院湖南长沙410082
出 版 物：《湖南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hunan University:Natural Sciences)
年 卷 期：2009年第36卷第7期
页 面：82-84页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家科技支撑计划项目资助(2006BAK31B03)
摘 要：基于传感器阵列和神经网络构造智能系统用于检测混合气体的低质量分数．传感器阵列获取质量分数为1×10^-6-5×10^-6范围的H2，C2H4，C2H2混合气体响应和质量分数为5×10^-5～3×10^-4范围的CO响应．通过RBF神经网络学习改善低质量分数混合气体检测的灵敏度．把传感器响应作为神经网络输入，神经网络输出为H2，C2H4，C2H2和CO的质量分数．实例分析表明，系统能较好地克服低质量分数混合气体检测过程中普遍存在的交叉灵敏度，得到满意的检测结果．
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