基于GD-FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合

来源 :传感器与微系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cashwang

【摘要】

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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

【作者】

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高尚演明张洪泉

【机构】

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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】

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传感器与微系统

【发表日期】

：

2020年9期

【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 hazardous chemical gassensor arraygeneralized dynami

【基金项目】

：

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),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)

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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

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