基于DN-LSSVM模型的危险气体定量识别  

作　　者：朱泽昊 田兵 樊小鹏 曾敏[1] 杨志[1] 

机构地区：[1]薄膜与微细技术教育部重点实验室上海交通大学,上海市200240 [2]南方电网数字电网研究院有限公司,广东省广州市510700

出　　处：《电子技术与软件工程》2023年第7期154-158,共5页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61971284,62101329)。

摘　　要：本文设计了一套高性能且便于操作的电子鼻系统,采用树突神经网络和最小二乘支持向量机模型,可以实现对甲烷、一氧化碳和氢气三种气体的高精度定性识别与浓度预测。

关 键 词：电子鼻系统 气体分类识别 气体浓度预测 最小二乘支持向量机 

分 类 号：O659.2[理学—分析化学] TP181[理学—化学]