Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用.pdfVIP

148 传感器与微系统 (TransducerandMierosystemTechnologies) 2015年 第34卷 第4期 应 用 DOI：10．13873／J．1000-9787(2015)04-0148-03 技 ～术 ～ Adaboost集成 BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用 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) 摘 要 ：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。 关键词：传感器阵列 ；多元有害气体检测；BP神经网络 ；Adaboost 中图分类号：TP212．2 文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2015)04-0148-03 ApplicationofAdaboostintegratedBP neuralnetwork indetectingsystem ofsensorarray HONG Lei，GONG Xue—fei，SUNShou—tong，JIANJia-wen (SchoolofInformationScienceandEngineering，NingboUniversity，Ningbo315211，China) Abstract：Aimingatproblem ofharmfulgasmixturedetection，akindofgasdetectingsystem isdevelopedby combiningsensorarraywithintegratedBPneuralnetwork．Thepurposeofthistestsystem isregressionanalysison responsesignalofthreeharmfulgasmixturemeasuredbysensorarrayusingBPneural networkalgorithm．Inorder toimprovethepredictionaccuracyoftheBPneurM network，adopttheAdaboostalgorithm tooptimizeintegrated neuralnetwork．Theresultsshow thatthesystem canaccuratelydetectgascomponent，afterintegratedneura1． networkisoptimizedbyAdaboostalgorithm ，predictedaveragerelativeerrorislessthan2％ 。itcan significantly solveproblem ofcrosssensitivityandimproveselectivityofsensor． Keywords：sensorarray；harmfulgasmixturedetection；BPneuralnetwork；Adaboost 0 引 言 体共存的交叉敏感问题 ，4J。 随着全国汽车保有量的逐年增加，由汽车尾气排放的 本文主要基于汽车尾气有害成分中的C。H ，CO和NO 碳氢化合物 (HCs)、碳氧化合物 (CO)、氮氧化合物 (NO)