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运用神经网络进行气体分析的研究
被引：4
作者：
何芸
机构：
[1] 中科院合肥智能机械研究所
来源：
关键词：
气敏阵列，气敏元件，神经网络，模式识别;
D O I：
10.13873/j.1000-97871995.03.003
中图分类号：
TP212 [发送器（变换器）、传感器];
学科分类号：
080202 ;
摘要：
介绍了采用非选择性气敏元件组成气敏阵列，并通过神经网络模式识别法，对多种混合气体进行组份分析的研究，以及目前已得到的初步结果．
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