作者:范新会,吴琳琅,于灵敏,严文 单位:西安工业大学 出版:《西安工业大学学报》2010年第02期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXAGY2010020160 DOC编号:DOCXAGY2010020169 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《纳米ZnO气敏元件对H_2的测定研究》PDF+DOC2008年第12期 岳苗,范新会,于灵敏,严文 《Ag掺杂ZnO纳米线酒敏性能的研究》PDF+DOC2008年第05期 于灵敏,朱长纯,岳苗,范新会,祁立军 《气体传感器阵列的研究》PDF+DOC1999年第07期 李啸,闫卫平,郝应光,汤淑芬 《气体传感器阵列测试算法研究》PDF+DOC2004年第04期 太惠玲,谢光忠,王涛,徐建华,蒋亚东 《ZnO纳米线的掺杂及特性研究进展》PDF+DOC2010年第05期 王岩,黄英,岳震南 《基于人工神经网络的甲醛气敏元件自动测试系统》PDF+DOC2009年第01期 杜海英,王兢,张涛 《基于人工神经网络的微量甲醛气体识别方法》PDF+DOC2008年第01期 杜海英,王兢,张涛 《基于气体传感器阵列的混合气体定量分析》PDF+DOC2006年第07期 太惠玲,谢光忠,蒋亚东 《激光烧结纳米ZnO气敏传感器制备及其气敏特性研究》PDF+DOC2003年第04期 王林,张覃轶,祝柏林,王爱华,谢长生 《图案化ZnO纳米线阵列制备与应用的研究进展》PDF+DOC2013年第15期 蒋雪梅,俎喜红,张政,黄海亮,易国斌
  • 采用物理热蒸发法制备纯ZnO纳米线及Al,Ag,Ni掺杂的ZnO纳米线.以纯ZnO纳米线及Al,Ag,Ni掺杂的ZnO纳米线为基料分别制成气敏传感器;利用气体敏感的差异性,构建纳米ZnO基气敏传感器阵列,结合BP人工神经网络来实现纳米ZnO基气敏元件对目标混合气体组分和相对浓度的识别.结果表明:将传感器阵列输出灵敏度值进行处理后,输入BP神经网络完成训练,能够准确识别混合气体(CO,H2,CH4)的组分与相对浓度。

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