神经遗传算法在人孔气体混合物成分比例检测中的性能分析
神经与进化计算
2012-09-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文介绍了一种实值神经遗传算法在检测人孔气体混合物中气体比例方面的性能分析。利用遗传算法 (GA) 训练的神经网络 (NN) 形成了神经遗传算法的概念，该算法被用于实现一种智能传感系统，以检测人孔气体混合物中存在的成分气体。人孔气体混合物通常包含多种有毒气体，如硫化氢、氨气、甲烷、二氧化碳、氮氧化物和一氧化碳。基于半导体的气体传感器阵列是所 proposed 智能系统的一个组成部分，它由许多传感器元件组成，每个传感器元件负责感应特定的气体成分。用于检测多种气体混合物的多种不同气体传感器会导致交叉敏感性。交叉敏感性是一个主要问题，该问题被视为模式识别问题。本文的目标是展示应用于多种气体检测的实值神经遗传算法的性能分析。
引用
@article{arxiv.1209.1048,
title = {Performance Analysis Of Neuro Genetic Algorithm Applied On Detecting Proportion Of Components In Manhole Gas Mixture},
author = {Varun Kumar Ojha and Paramartha Dutta and Hiranmay Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.1048},
year = {2012}
}
备注
16 pages,11 figures