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混沌遗传神经网络(CGANN)用于压电TSM晶体传感器陈列数据的模式识别

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混沌遗传神经网络(CGANN用于压电TSM晶体传感器陈
列数据的模式识别
杨江涛;吕庆章;曾鸽鸣;俞汝勤

【期刊名称】《化学传感器》【年(卷,期】2003(023004
【摘要】人工神经网络已被广泛应用于气体传感器阵列的模式识别研究中.该文利用混沌遗传人工神经网络算法(CGANN对压电TSM晶体传感器阵列数据进行模式识别.数据处理结果表明,该方法能准确的对压电TSM传感器阵列数据中对应不同气体物质如乙醇,氯仿及丙酮等样本进行分类识别.【总页数】5页(44-48
【关键词】压电TSM晶体传感器阵列模式识别神经网络【作者】杨江涛;吕庆章;曾鸽鸣;俞汝勤
【作者单位】化学生物传感与计量学国家重点实验室,化学化工学院,湖南大学,长沙,410082;化学生物传感与计量学国家重点实验室,化学化工学院,湖南大学,长沙,410082;化学生物传感与计量学国家重点实验室,化学化工学院,湖南大学,长沙,410082;化学生物传感与计量学国家重点实验室,化学化工学院,湖南大学,长沙,410082【正文语种】中文【中图分类】【相关文献】
1.模式识别用于压电晶体传感器阵列识别可燃物质[J],邢婉丽
2.压电智能结构损伤检测传感器优化配置的遗传神经网络方法[J],谢建宏;张为

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/b1ed08ba2ec58bd63186bceb19e8b8f67d1cef52.html