基于BP神经网络的矿井一氧化碳检测方法研究

• 作者: 叶小婷 汤劼
• 来源期刊: 仪表技术
• 学科: 工学
• 关键词: CO检测 交叉敏感 信息融合 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 分类号: TP76
• 字数: 2443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2394.2007.10.016

摘要

文章采用热催化传感器和电化学式气体传感器的配合使用,为了解决两种传感器对矿井一氧化碳和甲烷气体的"交叉敏感"问题,提出了一种基于BP神经网络技术的传感器系统.研究了采用两种传感器组成的多传感器阵列与BP神经网络相结合来实现一氧化碳气体浓度精确检测的方法.实验证明,利用基于BP神经网络的多传感器阵列模型,能有效的提高对井下一氧化碳气体的测量精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶小婷	淮阴工学院电子信息工程系	11	25	3.0	4.0
2	汤劼		1	9	1.0	1.0