典型文献
融合传感器阵列与SSA-BP神经网络的气体监测系统设计
文献摘要：
为了有效监测化工厂等场所的危险气体和解决金属氧化物传感器普遍存在交叉敏感性的问题,首先使用不同的MEMS气体传感器组成传感器阵列.然后配制不同的实验气样进行测试,得到实验测试数据,并整理成训练集和测试集样本.最后,采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络(SSA-BP)完成气体的定性、定量分析.实验测试结果表明:SSA可以有效提高预测模型的预测精度和稳定性,对乙醇、甲烷、氨气定性识别的正确率达到100％,气体定量预测的最大相对误差不超过5.50％,预测效果得到明显改善.该系统可以满足混合气体的定性和定量分析要求,在危险化学气体监测方面具有良好的应用前景.
文献关键词：
传感器阵列;混合气体识别;BP神经网络;麻雀搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
董常庆;施云波;牛昊东;王天;康林贵;李萍
作者机构：
哈尔滨理工大学,测控技术与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨150080;哈尔滨理工大学,测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室,黑龙江 哈尔滨150080
文献出处：
引用格式：
[1]董常庆;施云波;牛昊东;王天;康林贵;李萍-.融合传感器阵列与SSA-BP神经网络的气体监测系统设计)[J].传感技术学报,2022(08):1093-1101
A类：
金属氧化物传感器
B类：
传感器阵列,SSA,气体监测系统,监测系统设计,有效监测,化工厂,交叉敏感性,MEMS,气体传感器,气样,实验测试,测试数据,训练集,测试集,麻雀搜索算法,算法优化,氨气,定性识别,定量预测,定性和定量分析,混合气体识别
AB值：
0.286001
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