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摘要:
为准确、快速地测定南方猪舍的主要有害气体NH3、H2S,建立了电子鼻系统.在实验室中采用静态配气法配制各种浓度的气体,将快速独立成分分析与径向基神经网络两种方法相结合,对6.95~69.53 mg/m3浓度范围内的H2S单一气体以及H2S与NH3组成的混合气体进行定量识别,平均识别精度分别达到99.1%和90.97%.结果表明在基于电子鼻的猪舍NH3、H2S气体定量识别中,采用该种方法具有良好的效果.
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文献信息
篇名 猪舍有害气体NH3、H2S的电子鼻定量识别
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 气体识别 径向基神经网络 传感器 电子鼻 猪舍 快速独立成分分析
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 153-157
页数 5页 分类号 S11+.7|S815.9
字数 3579字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.07.028
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 区晶莹 华南农业大学公共管理学院 65 457 12.0 18.0
2 俞守华 华南农业大学信息学院 97 682 13.0 22.0
3 董绍娴 华南农业大学信息学院 6 72 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
气体识别
径向基神经网络
传感器
电子鼻
猪舍
快速独立成分分析
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
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
华南农业大学校长基金
英文译名:
官方网址:http://web.scau.edu.cn/pub/kjc/bxgz/P020041207397209061607.doc
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导