| 基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析 |
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| 引用本文： | 张覃轶,孙伟,谢长生,张顺平.基于电子鼻的空气中可挥发有机物定量分析[J].传感器与微系统,2006,25(11):21-24. |
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| 作者姓名： | 张覃轶 孙伟 谢长生 张顺平 |
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| 作者单位： | 1. 武汉理工大学,材料科学与工程学院,湖北,武汉,430070
2. 华中科技大学,材料科学与工程学院,湖北,武汉,430074 |
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| 摘 要： | 采用6只不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的电子鼻实现了空气中乙醇、丙酮、苯的定量分析。对比了多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)等不同算法在本实验中的应用,其体积分数平均标准误差分别为16.71×10-6,34.183×10-6,7.242×10-6。基于非线性函数映射的ANN算法具有最佳定量精度。研究表明:电子鼻在可挥发有机物(VOCs)定量分析中有潜在的应用前景。
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| 关 键 词： | 电子鼻 可挥发有机物 定量 |
| 文章编号： | 1000-9787（2006）11-0021-04 |
| 收稿时间： | 2006-04-05 |
| 修稿时间： | 2006年4月5日 |
Quantification of volatile organic compounds in air based on electronic nose |
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| ZHANG Qin-yi,SUN Wei,XIE Chang-sheng,ZHANG Shun-ping.Quantification of volatile organic compounds in air based on electronic nose[J].Transducer and Microsystem Technology,2006,25(11):21-24. |
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| Authors: | ZHANG Qin-yi SUN Wei XIE Chang-sheng ZHANG Shun-ping |
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| Abstract: | Quantification of ethanol,acetone and benzene is analysed by using an electronic nose which contained six gas sensors doped nano ZnO.Multiple linear regression(MLR),principal component regression(PCR) and artificial neural network(ANN) are compared for their suitability on quantifying VOCs.The average standard deviation of the volume fractions of VOCs is 16.71×10~(-6),34.183×10~(-6) and 7.242×10~(-6),respectively.ANN is the most suitable algorithm in the experiment because it can realize the nonlinear mapping.This study shows the potential application of the electronic noses for quantifying VOCs. |
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| Keywords: | electronic nose volatile organic compounds(VOCs) quantification |
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