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研究了采用单只气敏元件通过变温加热和神经网络信息处理,对乙醇和醋酸混合气体的识别和浓度检测的方法。根据气敏元件的灵敏度随加热温度发生改变的特点,在气敏元件上施加锯齿波加热电压,测量了周期变温条件下25种不同浓度乙醇和醋酸混合气体的归一化电导—温度曲线。然后,采用由64个输入节点和2个输出节点组成的BP网络,以及Levenberg-Marquardt算法对测量数据进行处理。结果说明,该气体分析系统对乙醇和醋酸混合气体有较好的分类识别效果。