作者：叶小婷 单位：北京长城航空测控技术研究所 出版：《测控技术》2014年第12期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFIKJS2014120360 DOC编号：DOCIKJS2014120369 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 多种可燃气体分析过程由于学习样本数据与拟合的目标函数复杂，单一BP或RBF神经网络方法难以获得满意精度。将Gabor变换和双层复合神经网络有机结合，提出一种新型的Cabor神经网络司燃气体分析方法。通过Gabor原子变换的强特征提取功能减小输入信号维数，并采用双层复合神经网络对学习样本进行拆分和简化，有效提高了可燃气体辨识的精度。以H_2S、CH_4、H_2、CO 4种可燃气体为典型对象开展了相关的实验研究，实验结果表明，所提出的Gabor神经网络分析方法的平均相对误差小于单一BP神经网络和RBF神经网络，提高了定量分析精度。

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