基于纳米ZnO气体传感器阵列的乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别研究

张覃轶; 谢长生; 李登峰; 张顺平; 柏自奎

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基于纳米ZnO气体传感器阵列的乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别研究

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采用6个不同掺杂的纳米ZnO气体传感器组成的阵列实现了乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的识别.研究表明,掺杂可大幅度提高传感器的敏感度和对可挥发有机物(VOCs)的选择性.对比了k近邻法、线性判别法、反传人工神经网络、概率神经网络、学习向量量化等在本实验中的应用.反传人工神经网络具有最高识别率,可达100%.本研究表明电子鼻在空气质量监测中具有广阔的应用前景.

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来源
《传感技术学报》 |2006年第3期|552-554558|共4页
作者
张覃轶; 谢长生; 李登峰; 张顺平; 柏自奎;
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作者单位

华中科技大学材料科学与工程学院,武汉,430074;

武汉理工大学材料科学与工程学院,武汉,430070;

华中科技大学材料科学与工程学院,武汉,430074;

华中科技大学材料科学与工程学院,武汉,430074;

华中科技大学材料科学与工程学院,武汉,430074;

华中科技大学材料科学与工程学院,武汉,430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类大气监测;
关键词
气体传感器阵列; 可挥发有机物(VOCs); 模式识别;

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