面向窨井气体感知智能系统设计的反向传播算法收敛性分析
神经与进化计算
2017-07-07 v1
摘要
据报道，由于窨井中危险气体组分（如硫化氢、氨、甲烷、二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳等）比例过高，发生了人员死亡事故。因此，对这些气体的预先测定势在必行。为避免此类死亡，提出了一种基于神经网络（NN）的智能传感系统。采用反向传播（BP）对神经网络进行监督训练。使用由许多传感元件组成的气体传感器阵列来感知窨井气体。传感器阵列中的传感器仅负责感知其目标气体组分。因此，多种气体的存在导致交叉敏感性。交叉敏感性是此问题的关键问题，被视为模式识别与噪声降低问题。各种性能参数及问题复杂性影响神经网络训练。本章从理论和统计意义上，全面研究、比较并对比了BP算法在此类现实应用问题上的性能与若干其他混合智能方法。
引用
@article{arxiv.1707.01821,
title = {Convergence Analysis of Backpropagation Algorithm for Designing an Intelligent System for Sensing Manhole Gases},
author = {Varun Kumar Ojha and Paramartha Dutta and Atal Chaudhuri and Hiranmay Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.01821},
year = {2017}
}