基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究

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摘要：本文将主成分分析法与BP算法相结合应用于气体传感器阵列信号的处理,并以一个由4个SnO2气体传感器组成的阵列为例,对其受到不同浓度的汽车、酒精二元气体的响应信号进行了分析.结果表明,主成分分析能够在保留测试数据最大量信息的前提下,给数据有效降维和预分类,以消除样本间的相关性,然后,再将所产生的新的样本空间作为BP网络的输入,使之减少网络的输入数,简化网络结构,并在保持相同正确率的前提下,大大提高网络的学习速率.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97263X/200104/5850885.html

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关键词：BP神经网络 主成分分析 方法研究 识别方法 神经网络 气体传感器阵列 主成分分析 BP神经网络 气体识别方法