《基于神经网络的气体预警穿戴系统的温度补偿》PDF+DOC
作者:于浩,许武军,袁方红,范红
单位:华北计算机系统工程研究所(中国电子信息产业集团有限公司第六研究所)
出版:《信息技术与网络安全》2016年第15期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFWXJY2016150060
DOC编号:DOCWXJY2016150069
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气体预警穿戴系统采用电化学气体传感器检测作业现场的危害气体浓度,通常采用一元非线性回归模型对单一浓度下气体检测进行补偿来减少温度对浓度检测的影响,但此方法在特定浓度范围内工作就会有失其检测的准确性。该文采用BP神经网络模型对气体和温度传感器进行有效的数据融合,在特定浓度范围内消除温度对气体传感器交叉敏感的影响,从而改善气体预警系统的检测精度。通过MATLAB构建BP神经网络并仿真,发现数据融合后气体浓度线性度得到提升,温度稳定性有明显改善,使得气体预警穿戴系统的危害气体浓度的检测值比常规的一元非线性回归模型更加准确。
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