基于改进BP神经网络的汽车尾气检测系统设计

作     者：黄伟军 华猛 吴晨辉 HUANG Wei-jun;HUA Meng;WU Chen-hui

作者机构：苏州科技大学电子信息工程学院江苏苏州215009 苏州市智能测控工程技术研究中心江苏苏州215009 

基　　金：江苏省建设厅系统科技项目(2014JH12) 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2018年第37卷第10期

页      码：95-97,101页

摘      要：为了准确、快速地检测出汽车尾气中各气体成分浓度,以传感器阵列为基础,结合反向传播(BP)神经网络模型,设计一种汽车尾气检测系统。根据GB18352.5—2013规定的5种需要检测的尾气气体,选择相应传感器和温湿度传感器组成传感器阵列;为克服BP神经网络预测精度低、收敛速率慢、易陷入局部极值的缺点,采用附加动量法和自适应学习速率法改进网络模型;利用改进的神经网络模型对采集的传感器信号进行回归分析。结果表明:改进的BP神经网络模型的预测平均相对误差小于4%,能高效地处理尾气检测数据。

主 题 词：传感器阵列 汽车尾气检测 反向传播神经网络 自适应学习速率 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.13873/J.1000-9787(2018)10-0095-03

馆 藏 号：203368362...