基于传感器动态检测和神经网络的气体识别

摘要：

提出将气体传感器阵列动态检测与人工神经网络相结合的方法实现气体的识别.设计了用该方法进行气体检测识别的实验系统.该方法具有实验次数少、识别准确度高的优点.实验以4个金属氧化物半导体气体传感器组成的阵列为例,详细讨论了该方法的实验过程及识别结果.通过实验对甲烷、乙醇、丙酮3种气体及其混合气体进行识别,结果表明:该方法的正确识别率达到100%,具有很高的实用价值.

关键词：气体传感器阵列、动态检测、人工神经网络、气体识别

所属期刊栏目：24

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60374049

在线出版日期：2005-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-27,30