作者：林剑锋,戚金清,王兢,征进,吴微 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》2010年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2010060070 DOC编号：DOCCGQJ2010060079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 气体传感器阵列的交叉敏感性严重影响气体传感器对混合气体的测量。用M atlab平台的神经网络工具箱，分别构建了BP，径向基(RBF)和模糊(FNN)神经网络，利用掺杂不同材料的4种SnO2气体传感器组成阵列，实现对甲醛、甲苯、丙酮和乙醇混合气体的体积分数预测。结果表明：FNN神经网络对混合气体体积分数预测的精度要高于其他2种网络。而且，结合PCA和ICA对数据样本进行预处理，有利于提高神经网络对体积分数预测的精度。

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