基于模糊推理与神经网络的混合气体识别方法
讨论了基于对半导体气敏元件周期性加热条件下,分析其瞬态响应特性并利用模糊推理与神经网络对混合气体分类及浓度估计的一种新方法.实验结果表明,该方法能够获得较高的分辨率.
作 者： 王化祥 李瑞 陈磊 WANG Hua-xiang LI Rui CHEN Lei 作者单位： 天津大学,自动化学院,天津,300072 刊 名： 化工自动化及仪表 ISTIC PKU 英文刊名： CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY 年，卷(期)： 2000 27(1) 分类号： B815.6 TP393.01 O659.12 关键词： 半导体气敏元件 傅氏变换 神经网络 模糊推理