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基于传感器阵列结合GA-BP算法对VOC的识别研究
被引量:
1
1
作者
曾海栋
刘桂武
+2 位作者
王明松
柏凌
乔冠军
《电子元件与材料》
CAS
北大核心
2023年第5期526-533,共8页
为提高空气中挥发性有机物(VOC)检测可靠性,提出了一种基于气敏传感器阵列结合遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络算法的VOC检测模型。选用多个气体传感器组建阵列对VOC混合气体样本进行响应测试,使用主成分分析(PCA)对响应数据进行...
为提高空气中挥发性有机物(VOC)检测可靠性,提出了一种基于气敏传感器阵列结合遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络算法的VOC检测模型。选用多个气体传感器组建阵列对VOC混合气体样本进行响应测试,使用主成分分析(PCA)对响应数据进行数据降维及初步分类探索,使用构建的GA-BP神经网络算法模型在PCA探索性分析的基础上进行定性及定量识别,并与BP神经网络识别结果进行对比。结果表明:遗传算法优化后的BP神经网络多元分类和回归模型性能优良且稳定,气体分类识别准确率达96%,浓度回归预测均方根误差为1.8×10-2,平均相对误差为5.2%,平均训练耗时分别降至1.5 s和1.12 s,效果显著优于BP神经网络算法模型。这些研究结果进一步拓展了GA-BP算法结合气敏传感器在挥发性有机物检测识别中的应用前景。
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关键词
挥发性有机物
传感器阵列
遗传算法
气体识别
下载PDF
职称材料
题名
基于传感器阵列结合GA-BP算法对VOC的识别研究
被引量:
1
1
作者
曾海栋
刘桂武
王明松
柏凌
乔冠军
机构
江苏大学材料科学与工程学院
出处
《电子元件与材料》
CAS
北大核心
2023年第5期526-533,共8页
基金
国家自然科学基金(52172069)
江苏重点研发项目(BE2019094)。
文摘
为提高空气中挥发性有机物(VOC)检测可靠性,提出了一种基于气敏传感器阵列结合遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络算法的VOC检测模型。选用多个气体传感器组建阵列对VOC混合气体样本进行响应测试,使用主成分分析(PCA)对响应数据进行数据降维及初步分类探索,使用构建的GA-BP神经网络算法模型在PCA探索性分析的基础上进行定性及定量识别,并与BP神经网络识别结果进行对比。结果表明:遗传算法优化后的BP神经网络多元分类和回归模型性能优良且稳定,气体分类识别准确率达96%,浓度回归预测均方根误差为1.8×10-2,平均相对误差为5.2%,平均训练耗时分别降至1.5 s和1.12 s,效果显著优于BP神经网络算法模型。这些研究结果进一步拓展了GA-BP算法结合气敏传感器在挥发性有机物检测识别中的应用前景。
关键词
挥发性有机物
传感器阵列
遗传算法
气体识别
Keywords
volatile organic compounds
sensor array
genetic algorithm
gas identification
分类号
TN212.2 [电子电信—物理电子学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于传感器阵列结合GA-BP算法对VOC的识别研究
曾海栋
刘桂武
王明松
柏凌
乔冠军
《电子元件与材料》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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