作者：常炳国 单位：湖南大学 出版：《湖南大学学报(自然科学版)》2009年第07期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHNDX2009070180 DOC编号：DOCHNDX2009070189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 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&#215；10-6~5&#215；10-6范围的H2，C2H4，C2H2混合气体响应和质量分数为5&#215；10-5~3&#215；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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