基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究

• 作者: 余隽 唐祯安 魏广芬
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 气体传感器阵列 主成分分析(PCA) BP神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 页码范围: 292-298
• 页数: 7页
• 分类号: Tp212.2
• 字数: 3558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2001.04.008

摘要

本文将主成分分析法与BP算法相结合应用于气体传感器阵列信号的处理,并以一个由4个SnO2气体传感器组成的阵列为例,对其受到不同浓度的汽车、酒精二元气体的响应信号进行了分析.结果表明,主成分分析能够在保留测试数据最大量信息的前提下,给数据有效降维和预分类,以消除样本间的相关性,然后,再将所产生的新的样本空间作为BP网络的输入,使之减少网络的输入数,简化网络结构,并在保持相同正确率的前提下,大大提高网络的学习速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐祯安	大连理工大学传感技术研究所	142	1281	17.0	29.0
2	魏广芬	大连理工大学传感技术研究所	14	159	5.0	12.0
3	余隽	大连理工大学传感技术研究所	37	252	7.0	14.0