作者:邹小波,赵杰文,吴守一 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2002年第04期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2002040020 DOC编号:DOCCGJS2002040029 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《气体传感器阵列中的信息融合》PDF+DOC2003年第10期 潘天红,赵德安,邹小波 《电子鼻快速检测谷物霉变的研究》PDF+DOC2004年第04期 邹小波,赵杰文 《遗传算法在智能气体检测装置中的应用研究》PDF+DOC2001年第05期 邹小波,方如明,黄勇强,吴守一,蔡健荣 《电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用》PDF+DOC2005年第03期 潘天红,陈山,赵德安 《人工嗅觉技术在酒类鉴别中的应用》PDF+DOC2004年第01期 田先亮,殷勇,刘红俊 《酒类鉴别的人工嗅觉技术研究》PDF+DOC2004年第02期 田先亮,殷勇,刘红俊 《用于易挥发性化学品检测的实用电子鼻算法研究》PDF+DOC2011年第01期 董志钢,李民强,罗涛,刘锦淮 《基于神经网络的电子鼻检测系统研究》PDF+DOC2010年第11期 刘雪莹,关柯 《多传感器信息融合技术在酒类辨识中的应用》PDF+DOC2007年第09期 陈登峰,肖海燕,张洪才 《基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别》PDF+DOC2007年第06期 赵赟,郭振华,刘锦淮
  • 用一组厚膜金属氧化锡气体传感器阵列对气味进行分析和识别 ,其中最重要、最难的因素是传感器特征提取技术和特征参数的优化 ,使所用的传感器阵列能快速准确地识别不同气味。然而 ,目前尚无令人满意的方法。本文中研制了适用于传感器阵列反应的试验装置 ,在获得传感器与食醋挥发气体反应的整个过程的数据的基础上 ,提取了传感器与食醋散发的气体反应的特征值。利用分辨率来提取 ,以确定所提取的特征参数是否最优 ,从而决定该特征值在以后模式识别中是否有用。再对那些分辨率指数大的特征参数进行主成分分析和神经网络分析 ,主成分分析结果表明不同醋之间区分得比较开 ,神经网络的识别正确率达到 10 0 %。显然这一方法也可用于解决其它形式传感器阵列问题。

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