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Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用: 收藏
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引用; 《传感器与微系统》2015年第4期34卷 148-150,154页; 作者：洪磊龚雪飞孙寿通简家文宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211; 针对目前常见的多元有害气体检测问题,设计并搭建了一种基于传感器阵列和集成BP神经网络相结合的传感器阵列检测系统。在该系统中采用集成BP神经网络对传感器阵列的三种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高集成BP神经网络的...; 针对目前常见的多元有害气体检测问题,设计并搭建了一种基于传感器阵列和集成BP神经网络相结合的传感器阵列检测系统。在该系统中采用集成BP神经网络对传感器阵列的三种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高集成BP神经网络的预测准确性,又利用Adaboost算法对集成BP神经网络进行了优化。结果显示:该系统能够准确地检测气体组分,通过Adaboost算法对集成BP神经网络优化后,预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高传感器的选择性。; 来源：详细信息评论

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