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基于机器学习算法的农田挥发氨多传感器阵列检测技术研究
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作者 耿宽 ATA Jahangir Moshayedi +2 位作者 张浩 张伟 胡建东 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
【目的】设计能够快速、低成本、便捷检测农田挥发氨装置。【方法】构建基于二氧化锡(SnO_(2))半导体气体传感器阵列检测系统,并在新鲜空气(氨气质量浓度为0 mg·m^(-3))和氨气质量浓度分别为75.9、151.8、303.6 mg·m^(-3)条件... 【目的】设计能够快速、低成本、便捷检测农田挥发氨装置。【方法】构建基于二氧化锡(SnO_(2))半导体气体传感器阵列检测系统,并在新鲜空气(氨气质量浓度为0 mg·m^(-3))和氨气质量浓度分别为75.9、151.8、303.6 mg·m^(-3)条件下,以及混合有乙醇的空气、纯乙醇气体(质量浓度为151.8 mg·m^(-3))、混合有氨气的空气和纯氨气气体(质量浓度为151.8 mg·m^(-3))样品下,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)、K-最近邻算法(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量机算法(support vector machine,SVM)对多传感器阵列响应稳态阶段和暂态阶段的数据进行分类处理,分析该系统对不同质量浓度氨气和混合气体环境下氨气的区分效果。【结果】该装置能够明显区分不同质量浓度氨气,稳态阶段的主成分1值超过90%。KNN与SVM算法稳态阶段平均准确率超过97%,暂态阶段平均准确率68%,KNN与SVM平均分类准确率为68%。【结论】该多传感器阵列检测系统不需要等待传感器进入稳态阶段便可以读取数据,有助于农田环境中氨气快速和连续检测。 展开更多
关键词 多传感器阵列 挥发氨 机器学习 农田 稳态相
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被动多传感器阵列中复合观测数据的数据关联 被引量:2
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作者 裴继红 杨烜 +1 位作者 黄建军 陈光日 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2005年第3期68-70,74,共4页
被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用... 被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用模糊积分的方法对观测数据与备选航迹进行关联度量,以实现量测数据与航迹的关联。试验表明该方法是切实可行的,可以有效地进行量测与航迹的关联。 展开更多
关键词 被动多传感器阵列 数据关联 模糊积分
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基于强化学习的分布式安全预警系统研究
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作者 亓红强 钱本华 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第12期58-62,68,共6页
文中主要针对危险环境,设计了基于强化学习的分布式安全预警系统。其中,系统硬件选用FPGA作为边缘控制器构建分布式危险响应端,软件结合了多传感器数据融合技术和基于模型的强化学习算法进行环境参数预测与危险判断。首先,利用FPGA连接R... 文中主要针对危险环境,设计了基于强化学习的分布式安全预警系统。其中,系统硬件选用FPGA作为边缘控制器构建分布式危险响应端,软件结合了多传感器数据融合技术和基于模型的强化学习算法进行环境参数预测与危险判断。首先,利用FPGA连接RL78/G15传感器阵列作为边缘控制器,进行环境参数的准确采集和高速并行运算;其次,应用基于支持度的算法对多组传感器阵列的检测值进行数据融合;最后,改进基于模型的强化学习算法,结合蒙特卡洛树搜索进行数据预测以及危险判断。仿真结果显示,系统有效地减轻了计算任务,同时提高了准确性。 展开更多
关键词 分布式 FPGA 多传感器阵列 数据融合与预测 强化学习
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An improved multidirectional velocity model for micro-seismic monitoring in rock engineering 被引量:3
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作者 李健 吴顺川 +2 位作者 高永涛 李莉洁 周喻 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期2348-2358,共11页
An improved multidirectional velocity model was proposed for more accurately locating micro-seismic events in rock engineering. It was assumed that the stress wave propagation velocities from a micro-seismic source to... An improved multidirectional velocity model was proposed for more accurately locating micro-seismic events in rock engineering. It was assumed that the stress wave propagation velocities from a micro-seismic source to three nearest monitoring sensors in a sensor's array arrangement were the same. Since the defined objective function does not require pre-measurement of the stress wave propagation velocity in the field, errors from the velocity measurement can be avoided in comparison to three traditional velocity models. By analyzing 24 different cases, the proposed multidirectional velocity model iterated by the Simplex method is found to be the best option no matter the source is within the region of the sensor's array or not. The proposed model and the adopted iterative algorithm are verified by field data and it is concluded that it can significantly reduce the error of the estimated source location. 展开更多
关键词 multidirectional velocity model micro-seismic event Simplex method rock engineering field measurement error estimation
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