作者：罗小刚,谢新莘 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2014年第11期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2014110040 DOC编号：DOCCGJS2014110049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 差值图谱是卟啉化学传感器(PSA)芯片识别气体的根据，但同种气体的差值图谱之间会出现颜色或显色位置的差异，存在实验数据发散的问题。结合BP神经网络和粗糙集，提出了一种新的气体种类识别算法，并将之用于PSA气体检测系统中。该方法利用粗糙集的数据约简功能找到差值图谱数据中颜色变化明显的点的数据，以这些数据为输入，进行BP神经网络的训练和识别。通过实验可以证明，相对于欧氏距离聚类结果、BP神经网络识别结果，本文提出的算法对于发散的实验数据具有更高的识别精度。

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