作者：杜鸿飞,谢光忠 单位：中国电子学会;中国电子元件行业协会 出版：《电子元件与材料》2019年第12期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZAL2019120130 DOC编号：DOCDZAL2019120139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 基于还原氧化石墨烯(RGO)复合材料设计并制备气体传感器构成气体传感器阵列，对NO_2和NH_3组成的混合气体进行性能测试，构建算法对混合气体进行识别。通过主成分分析法发现混合气体的响应与气体浓度具有非线性关系，选择BP网络作为识别工具；根据多次模拟结果的预测均方误差(MSE)箱线图，对BP网络的参数进行优化，使其性能大幅提升；采用均匀分布U(-3，3)生成随机数并经过遗传算法(GA)优化后，作为GA-BP网络算法的初始权重和阈值，采用BP网络算法对混合气体进行识别。结果表明，优化的GA-BP网络算法在300次模拟中对混合气体的定性识别准确率均为100%，定量预测在最坏情况下的相对误差不超过30%，可靠性胜过BP网络算法，具有较好的参考价值。

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