【摘 要】
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针对当前人工神经网络用于电子鼻实现气味定量检测中遇到的一些困难,提出了柔性神经网络概念及其构造方法。本文的柔性构造分别实现了神经网络拓扑结构的自适应压缩、扩展、
【机 构】
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浙江大学生命科学与医学工程系生物传感器国家专业实验室,清华大学电机工程与应用电子技术系,
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针对当前人工神经网络用于电子鼻实现气味定量检测中遇到的一些困难,提出了柔性神经网络概念及其构造方法。本文的柔性构造分别实现了神经网络拓扑结构的自适应压缩、扩展、修复以及上述过程的统一算法。理论分析、计算机仿真及电子鼻实验测试结果表明,采用柔性人工神经网络实现电子鼻的信息处理可以提高电子鼻的学习速度、检测精度、可靠性和抗干扰能力。
Aiming at some difficulties encountered in the current artificial neural network for quantitative detection of odor in electronic nose, a flexible neural network concept and its construction method are proposed. The flexible structure of this paper respectively implements the neural network topology adaptive compression, expansion, repair, and a unified algorithm for the above process. Theoretical analysis, computer simulation and electronic nose test results show that the use of flexible artificial neural network to achieve electronic nose information processing can improve the electronic nose learning speed, accuracy, reliability and anti-interference ability.
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