《城市危险品气体辨识技术的研究》PDF+DOC
作者:杜海英,孙炎辉,张汝波,刘冠群
单位:沈阳仪表科学研究院有限公司
出版:《仪表技术与传感器》2016年第08期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFYBJS2016080280
DOC编号:DOCYBJS2016080289
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《基于支持向量机和小波分解的气体识别研究》PDF+DOC2006年第06期 葛海峰,林继鹏,刘君华,丁晖
《基于支持向量机算法的气体识别研究》PDF+DOC2005年第02期 汪丹,张亚非
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《基于气体传感器阵列的矿井可燃混合气体分析》PDF+DOC2012年第02期 叶小婷,张青春,童敏明
《纳米ZnO传感阵列对多组份气体的智能识别》PDF+DOC2010年第02期 范新会,吴琳琅,于灵敏,严文
《神经网络在SnO_2气敏元件浓度测量中的应用》PDF+DOC2009年第S1期 林剑锋,戚金清,王兢
《四氧化三钴空心壳材料合成及其乙醇气敏性能》PDF+DOC2014年第06期 肖凯,王小红,卢凌彬,张可喜,刘钟馨,曹阳
《壳状氧化锌的制备及其对丙酮的敏感特性》PDF+DOC2013年第12期 薄小庆,刘唱白,王连元,刘丽,李守春,刘震,陕皓,张晓波,迟霄
城市危险品气体检测对于城市安全至关重要。利用SnO_2,In_2O_3,SnO_2/NiO,SnO_2/In_2O_3,SnO_2/Pa,SnO_2/Sb 6种旁热式气敏元件组成的气体传感器阵列,分别采用BP神经网络、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)3种气体辨识方法实现对城市危险气体中常见的3种气体(NH_3,HCOH,C_7H_8)进行定性的识别。测试结果表明:基于SVM与ELM的气体辨识技术对于含有低浓度甲醛的混合气体定性识别率达100%,且在收敛速度、泛化性能等方面较BP神经网络有明显提高。
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