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第28卷第4期增刊 仪器仪表学报 2。07年4月 ￡堕e苎』!!!坠!!!皇!!些!i!!!!!!坚些! Aur．2007 B—P神经网络方法提高甲醛气敏元件选择性+ 王兢，包化成，姚朋军 (大连理工大学电信学院大连116023) 摘要：旁热式气敏元件普遍存在选择性较差的问题。本论文采用昏P神经网络方法，由6个灵敏度特性不同的旁热式甲醛 气敏元件组成的阵列，网络经过优化、学习训练等过程，较准确地给出了混合气体中甲醛和乙醇各自的浓度值。 关键词：BP神经网络}甲醛气敏传感器；选择性 of SelectiVityimpmVem蚰tfo咖aldehyde g嬲seIlsorusing B—Pneuralnetworks WangJing，BaoHuacheTlg，Yao Pen函u“ l】6阳3，c^i加) (＆^∞fo，日“f加H缸口“Jn，0mⅡ痂n西gi榭r执g，眈f面n哳iw如o，丁酱如舶zo鲫，眈“nn A11stract：Them。flitorandcontrolofindoor arldotherv。latile much organic fomaldehyde comp。I，nds．Sattracting attention was recently．The ofjndirect_beatedsens。r nom诅lnot B—Pneuralflet碍rork啪s selectiⅥty gas verygood usedint}Ii5 to the the the 6 of network，thesenSor paperimproveselectivitygass即sor．Byoptlmizing array诵th sensors identified anda1。。hol inthe面xed successfunyfomaldehydegases gas． words：吕PneuraI Key net、舶rk{fo舯aldehydegassensor；seIectivity 乙醇和甲醛混合气体中有效地区分出甲醛气体，是旁 1引 言 热式甲醛气敏元件重要任务之一。 本文采用不同特性的甲醛气敏元件阵列配合BP 甲醛气体对人体的危害很大，是一种致癌物。近 神经网络的方法提高甲醛气敏元件对乙醇的选择性， 年来对室内空气质量的检测越来越重视，检测甲醛等 使旁热式s11Q甲醛气敏传感器阵列能够从混合气体 有机挥发性气体的气敏传感器的研究越来越多[1‘2]。 中定量地识别出甲醛和乙醇气体的浓度。 铡量气体浓度的方法很多，而旁热式气敏传感器以其 结构简单、适用范围广等特点受到人们的广泛关注。 2样
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