作者：罗小刚,张承丹,侯长军,霍丹群,杨眉,雷靳灿 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》2017年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017040390 DOC编号：DOCCGQJ2017040399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 卟啉传感器阵列系统可以检测肺癌呼出气体中特定的标志性气体，不同标志性气体检测输出的差值图谱不一样。介绍了一种结合反向传播(BP)神经网络和主成分分析(PCA)的肺癌标志性气体种类识别算法，并将其应用在卟啉传感器阵列系统中。通过计算卟啉传感器阵列中各点的主成分得分选出敏感点，保留各气体敏感点的值，并组成识别模板作为BP神经网络的输入层，达到去除冗余数据的目的。通过实验对比聚类分析结果、未降维数据的BP神经网络识别结果及已经PCA降维后的数据作为输入的BP神经网络识别结果，证明提出的算法可以更加精确地识别不同的肺癌标志性气体。

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