基于主成分分析法的BP神经网络在气敏传感器阵列检测方法中的应用

• 作者: 徐佳伟
• 来源期刊: 电力与能源
• 学科: 工学
• 关键词: 气体传感器阵列 交叉敏感 主成分分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 154-157
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2919字
• 语种: 中文

摘要

模式识别方法在变压器的油色谱数据处理中起着至关重要的作用.采用主成分分析法与BP神经网络相结合的方式对传感器检测的油中气体进行处理,解决了传统的BP神经网络模式识别收敛速度慢且精度不高的问题.之后将基本的BP神经网络分析法与BP神经网络主成分分析法作了对比.结果表明,该方法能有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高了网络的训练速度和气体的检测精度.