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摘要:
在彩色可视传感阵列传统处理方法中,存在着数据量大,人工分析困难、种类浓度识别难以同一次实现等问题,针对这些问题,考虑到同类气体饱和响应阵列点位置一致性的特点,提出一种彩色可视阵列基元匹配快速定量识别算法.该算法首先采用设置经验阈值消除冗余量,进行去噪和特征提取,减少人工分析量;然后进行基于二值化基元图模板匹配的定量分析种类识别,减少计算量,增加气体识别效率和精度;最后,综合模糊逻辑和神经网络2种人工智能方法的优点,建立彩色传感阵列气体浓度识别的自适应模糊推理系统.算法优势在于将不同气体的种类和浓度检测分开进行,解决了种类、浓度同时识别时可能出现特征数据交叉感染导致错误识别的问题.基元模板匹配分析结果显示,氨气、氯气和二氧化硫3种气体分类识别结果准确率达100%,利用模糊神经网络方法对氨气浓度识别率准确度较高,误差在5%以内.
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文献信息
篇名 彩色可视传感阵列基元匹配快速定量算法
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 彩色可视传感阵列 模式识别 模板匹配 模糊神经网络
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 89-93
页数 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.issn.1000-582X.2013.10.014
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 霍丹群 重庆大学生物工程学院 127 1460 20.0 32.0
2 侯长军 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室 117 1076 17.0 27.0
3 罗小刚 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室 40 222 7.0 13.0
4 法焕宝 重庆大学化工学院 31 154 8.0 11.0
5 杨眉 重庆大学生物工程学院 20 182 8.0 13.0
6 刘静静 重庆大学生物工程学院生物流变科学与技术教育部重点实验室 5 19 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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2014(1)
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研究主题发展历程
节点文献
彩色可视传感阵列
模式识别
模板匹配
模糊神经网络
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
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85737
相关基金
重庆市自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://law.ddvip.com/law/2006-09/11584979384040.html
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导