基于BP和SOM神经网络的电子鼻识别方法研究

摘要：

电子鼻是一种模仿生物嗅觉的综合仿真系统,它可以用来辨别许多复杂的样本,其中用于辨别和分析气体化学成分的仿真系统应用较为广泛,而对复杂混合气体的分析判断和定性识别是电子鼻技术应用的重要方面.本文在分析研究电子鼻原理和基本构成的基础上,重点运用误差回传神经网络(BP)和自组织特征映射网络(SOM)神经网络进行电子鼻系统的定性识别,对三种气体传感器(一氧化碳CO、二氧化硫SO2、二氧化氮NO2)输出的数据进行了仿真、分析和识别,仿真结果表明这两种方法的识别准确率都能达到100％.并且自组织特征映射网络(SOM)算法的识别能力在整体上要优于误差回传神经网络(BP)算法.

关键词：电子鼻、误差回传神经网络(BP)算法、自组织特征映射网络(SOM)算法、MATLAB仿真

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：石蜡嗅味分析系统设计与开发,项目类别:吉林省重点科技攻关项目20170204004sf

在线出版日期：2018-06-19（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：168-171