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基于GD-FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合
被引量：
1
1
作者
高尚
演明
张洪泉
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第9期146-149,153,共5页
基于以ZnO2为敏感材料的半导体气体传感器构建2×2和2×3危化品气体传感器阵列,搭建危化品气体检测平台,对CO和CH4组成的混合气体进行气体检测,建立融合模型对混合气体进行定量分析。通过对气体传感器进行标定,发现气体传感器...
基于以ZnO2为敏感材料的半导体气体传感器构建2×2和2×3危化品气体传感器阵列,搭建危化品气体检测平台,对CO和CH4组成的混合气体进行气体检测,建立融合模型对混合气体进行定量分析。通过对气体传感器进行标定,发现气体传感器的响应与气体浓度之间具有非线性关系,选择可以通过自学习确定模糊规则的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)作为定量分析工具;利用GD-FNN算法构建2×2阵列和2×3阵列的数据融合模型,设置初始参数并进行网络训练,最后利用GD-FNN算法融合模型对混合危化品气体测试样本数据进行定量分析。结果表明:融合结果中两种阵列数据融合模型的融合精度相近,总体最大相对误差为10.63%,平均精度可以达到90%以上,可靠性强,具有较好的参考价值。
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关键词
危化品气体
传感器阵列
广义动态模糊神经网络
数据融合
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职称材料
题名
基于GD-FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合
被引量：
1
1
作者
高尚
演明
张洪泉
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
中电科技国际贸易有限公司
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第9期146-149,153,共5页
基金
国家传感器联合重点实验室开放项目(SKT1905)
黑龙江省级财政资助项目(GX17A014)
+1 种基金
科技部中白政府间国际合作重点资助项目(2018YFE0119800)
贵州省科技计划项目([2020]2Y027号)。
文摘
基于以ZnO2为敏感材料的半导体气体传感器构建2×2和2×3危化品气体传感器阵列,搭建危化品气体检测平台,对CO和CH4组成的混合气体进行气体检测,建立融合模型对混合气体进行定量分析。通过对气体传感器进行标定,发现气体传感器的响应与气体浓度之间具有非线性关系,选择可以通过自学习确定模糊规则的广义动态模糊神经网络(GD-FNN)作为定量分析工具;利用GD-FNN算法构建2×2阵列和2×3阵列的数据融合模型,设置初始参数并进行网络训练,最后利用GD-FNN算法融合模型对混合危化品气体测试样本数据进行定量分析。结果表明:融合结果中两种阵列数据融合模型的融合精度相近,总体最大相对误差为10.63%,平均精度可以达到90%以上,可靠性强,具有较好的参考价值。
关键词
危化品气体
传感器阵列
广义动态模糊神经网络
数据融合
Keywords
hazardous chemical gas
sensor array
generalized dynamic fuzzy neural network
data fusion
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GD-FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合
高尚
演明
张洪泉
《传感器与微系统》
CSCD
2020
1
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参考文献
引证文献
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