基于人工神经网络的甲醛气敏元件自动测试系统  

Study on artificial neural network based recognition method for formaldehyde

作　　者：杜海英[1] 王兢[2] 张涛[1] 

机构地区：[1]大连民族学院机电信息工程学院,辽宁大连116600 [2]大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连116023

出　　处：《扬州大学学报（自然科学版）》2009年第1期44-47,共4页Journal of Yangzhou University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60474052);辽宁省自然科学基金资助项目(20032127)

摘　　要：将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,应用于甲醛气体的检测.建立了基于神经网络技术的甲醛气敏元件自动测试系统,并选择多个半导体气敏元件组成的传感器阵列用于微量甲醛气体的测试,实验证明采用该方法实现对低浓度甲醛的定量检测是可行的.Gas sensor array and artificial neural network are used in the process of detecting formaldehyde gas. Based on neural network technology, formaldehyde gas automatic detection system is set up. Using the system, trace formaldehyde gas is tested with semiconductor gas sensors array. Experimental result suggests that it is possible to detect low concentration formaldehyde by combining gas sensor array with neural network technology.

关 键 词：甲醛 传感器阵列 BP神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]