作者:张覃轶,谢长生,黄永彬 单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版:《传感器与微系统》2005年第05期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGQJ2005050000 DOC编号:DOCCGQJ2005050009 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻模式识别算法的比较研究》PDF+DOC2005年第03期 张覃轶,谢长生,阳浩,王林,张顺平 《气体传感器阵列混合气体检测算法研究》PDF+DOC2020年第07期 谭光韬,张文文,王磊 《基于人工神经网络的气体定性分析方法》PDF+DOC2000年第01期 高峰,崔金宝,曲建岭,王艺兵 《一种基于隐变量模型的聚类算法用于气体传感器阵列数据的模式识别》PDF+DOC2003年第03期 王伟军,林伟琦,沈国励,俞汝勤 《电子鼻检测技术研究进展》PDF+DOC2012年第10期 刘宁晶,史波林,赵镭,屠振华,庆兆珅,籍保平,周峰 《人工神经网络的苹果气体识别算法研究》PDF+DOC2010年第02期 杨艳菊,黄成钧 《多传感器信息融合技术在酒类辨识中的应用》PDF+DOC2007年第09期 陈登峰,肖海燕,张洪才 《基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究》PDF+DOC2007年第09期 李琦,杨艳菊 《基于气体传感器阵列的电子鼻对混合气体定量识别的研究》PDF+DOC2006年第06期 姚智慧,徐保港,郝博 《基于纳米ZnO气体传感器阵列的乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别研究》PDF+DOC2006年第03期 张覃轶,谢长生,李登峰,张顺平,柏自奎
  • 模式识别在气体传感器阵列的测量中占有举足轻重的地位。介绍了k近邻法、聚类分析、判别函数分析、反向传播人工神经网络、主元分析法、概率神经网、学习向量量化、自组织映射、自适应共振网、遗传算法等气体传感器阵列常用模式识别算法的原理和特点。同时,指出了在应用中模式识别算法选择和评价的标准。

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