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电子鼻模式识别算法的比较研究 总被引:14,自引:4,他引:10
文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力.采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同算法进行了系统比较.研究表明基于神经网络的模式识别算法比基于统计理论的模式识别算法具有更高的识别精度.如果同时考虑定性指标,当训练速度要求不高时,宜采用学习向量量化算法;能满足内存需求前提下,优先推荐采用概率神经网算法.对于选择性高的信号,采用线性判别分析可以达到最佳效果. 相似文献
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本文通过溶胶-凝胶法制备了介孔SiO2粉体,比表面积为1 148.02 m2/g,孔径约2.7 nm。通过丝网印刷的方法在SnO2气体传感器表面制备了介孔SiO2改性层,研究了改性层厚度对其气敏性能的影响。通过对500×10^-6和1 000×10^-6氢气、10×10^-6乙醇、10×10^-6丙酮和10×10^-6苯的测量,改性层对乙醇和丙酮的响应有抑制作用,对氢气的响应有显著的提高。当SiO2改性层厚度为15μm时,在250℃下,对1 000×10^-6氢气的响应值相对改性前传感器最大可提高到6.35倍。本文同时对选择性提高的机理进行了探讨。 相似文献
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