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摘要:
提出将支持向量机应用到气体种类识别的研究中,并建立小波分解提取特征量和支持向量机识别气体种类的气体定性分析模型.通过小波分解提取半导体气体传感器在温度调制下的动态响应特性的特征量,分别使用不同核函数和不同结构的支持向量机建立判断特征量与气体种类的模型.实验结果说明使用支持向量机进行气体成分定性识别的效果优于同结构的神经网络,且对支持向量机自身结构的选择不敏感,适合于对多组分气体定性分析研究.建立的模型在分辨力为13ppm(对CO)和15ppm(对H2)的条件下,对单一氢气、一氧化碳及其混合气体的识别率可达98%,适合于工程应用.
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文献信息
篇名 基于支持向量机和小波分解的气体识别研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 气体识别 支持向量机 小波分解 温度调制 气体传感器 模式识别
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 573-578
页数 6页 分类号 TM930
字数 4771字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-3087.2006.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘君华 西安交通大学电气工程学院 224 3216 28.0 45.0
2 丁晖 西安交通大学电气工程学院 28 273 10.0 15.0
3 林继鹏 西安交通大学电气工程学院 15 214 9.0 14.0
4 葛海峰 西安交通大学电气工程学院 1 26 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
气体识别
支持向量机
小波分解
温度调制
气体传感器
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
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