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1、公開(kāi)分類(lèi)號(hào)：TP183____________，TP212密級(jí)：______________ＵＤＣ：____________單位代碼：______________11646碩士學(xué)位論文論文題目：基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元有害氣體定量檢測(cè)方法研究學(xué)號(hào)：1211082051姓名：龔雪飛專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)：信號(hào)與信息處理學(xué)院：信息科學(xué)與工程學(xué)院指導(dǎo)教師：簡(jiǎn)家文教授論文提交日期：2015年06月15日AThesisSubmittedtoNingboUniversityfortheMaster’sDegreeMultipleharmfulquantitativedetectionmethodresearchb
2、asedontheintegratedneural-networkCandidate：XuefeiGongSupervisors：ProfessorJiawenJianEECS（FacultyofElectricalEngineeringandComputerScience）NingboUniversityNingbo315211，ZhejiangP.R.CHINAJune15,2015獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的研究成果，也不包含為獲得寧波大學(xué)或其
3、他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)所使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說(shuō)明并表示了謝意。若有不實(shí)之處，本人愿意承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。簽名：___________日期：____________關(guān)于論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解寧波大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。（保密的論文在解密后應(yīng)遵循此規(guī)定）簽名：___________導(dǎo)師簽名：___________日期：____________文件名：L1211082051論文題目：基于集成
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元有害氣體定量檢測(cè)方法研究作者簡(jiǎn)介：龔雪飛，男，1989年出生，2012年從師于簡(jiǎn)家文教授，于2015年6月畢業(yè)于寧波大學(xué)信號(hào)與信息處理專(zhuān)業(yè)，并獲工學(xué)碩士學(xué)位。論文摘要：從十九世紀(jì)至今，世界工業(yè)產(chǎn)值飛速發(fā)展，期間無(wú)論是重工業(yè)還是輕工業(yè)都消耗了大量的能源，從最開(kāi)始的煤炭，到現(xiàn)在的石油。而在這短短150年的時(shí)間里，產(chǎn)生了大量的有毒，有害氣體，例如：引發(fā)溫室效應(yīng)的CO2、造成霧霾，光化學(xué)煙霧NOx及有毒氣體CO，等等。大量的有毒有害氣體排放給人類(lèi)環(huán)境造成了極大地破壞，而且還會(huì)產(chǎn)生一系列的惡性事件，例如：爆炸、火災(zāi)、中毒等事件。在人類(lèi)生存的環(huán)境中，O2作為人類(lèi)生存的的基本養(yǎng)料，也是
5、人類(lèi)生存環(huán)境的一個(gè)最重要的指標(biāo)。因此，對(duì)周?chē)h(huán)境中的有毒、有害氣體進(jìn)行監(jiān)測(cè)顯得尤為重要。使用氣敏傳感器對(duì)單一氣體進(jìn)行檢測(cè)是可行的，但在日常生活中上述氣體都是混合在一起的構(gòu)成一個(gè)多元環(huán)境，當(dāng)使用氣體傳感器進(jìn)行檢測(cè)時(shí)會(huì)造成交叉敏感現(xiàn)象，導(dǎo)致無(wú)法采用傳統(tǒng)的氣體檢測(cè)技術(shù)對(duì)多元有害氣體進(jìn)行檢測(cè)。本文針對(duì)當(dāng)前多元有毒、有害氣體檢測(cè)方法的缺陷，搭建了一套多元有害氣體檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括兩部分：傳感器陣列，模式識(shí)別。將系統(tǒng)的兩部分有機(jī)的結(jié)合能夠消除傳感器對(duì)氣體交叉敏感。測(cè)試系統(tǒng)傳感器陣列部分能夠攝取足夠多的多元有害氣體濃度信息并保存下來(lái)，然后通過(guò)模式識(shí)別部分實(shí)現(xiàn)定量回歸分析。主要內(nèi)容包括：1)搭建
6、測(cè)試系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)裝置：制備氣敏傳感器陣列及設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)傳感器預(yù)處理電路；2)進(jìn)行仿真測(cè)試實(shí)驗(yàn)：配氣方案、基于LabVIEW的流量控制軟件設(shè)計(jì)、基于LabVIEW的多路信號(hào)采集軟件設(shè)計(jì)；3)陣列信號(hào)預(yù)處理：使用特征值提取算法實(shí)現(xiàn)陣列信號(hào)特征值提取、對(duì)特征值信號(hào)的歸一化處理；4)模式識(shí)別算法設(shè)計(jì)：通過(guò)粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、集成算法相結(jié)合建立一個(gè)有效的模式識(shí)別算法模型，對(duì)陣列信號(hào)進(jìn)行識(shí)別、定量分析；5)算法改進(jìn)及比較：對(duì)本文設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行改進(jìn)，并運(yùn)用于多元有害氣體檢測(cè)系統(tǒng)信號(hào)分析，最后與當(dāng)前經(jīng)典的模式識(shí)別算法做性能比較。本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，傳感器陣列技術(shù)能夠獲取交叉敏感的多元響應(yīng)信號(hào)，而模式識(shí)別
7、技術(shù)則會(huì)充分提取交叉敏感信號(hào)的信息，完成對(duì)氣氛的回歸分析。對(duì)本文檢測(cè)的四種氣體CO，CO2，NOx，O2，該檢測(cè)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確的對(duì)氣氛別進(jìn)行劃分，并且對(duì)于定量分析，預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差小于1%。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PSO，傳感器陣列，多元有害氣體檢測(cè)FileName:Y1211082051TitleofThesis:Multipleharmfulquantitativedetectionmethodresearchbasedontheintegrat
