【摘 要】
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人的一生80%在室内度过,室内空气质量的优劣直接影响着人体的健康。甲醛是重要的室内污染气体,长期接触会对人体产生很大的危害。本文应用气体传感器阵列作为甲醛气体检测器
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人的一生80%在室内度过,室内空气质量的优劣直接影响着人体的健康。甲醛是重要的室内污染气体,长期接触会对人体产生很大的危害。本文应用气体传感器阵列作为甲醛气体检测器件,将金属氧化物气体传感器阵列和有教师指导的前馈神经网络技术相结合,构成甲醛气体的精确定量识别系统,对气体阵列传感器的气体交叉敏感性进行气体敏感性分析实验分析,设计一种基于BP算法的前馈神经网络,并对该网络进行训练,最终得到一个泛化性能较好的神经网络,对甲醛气体进行预测及补偿。
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