k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用.pdf

《k-means-RBF集成神经网络在工业尾气检测中的应用》这篇论文主要探讨了如何利用k-means-RBF集成神经网络模型提升工业尾气检测系统的性能，特别是预测精度和收敛速度。工业尾气的检测对于环境保护和人类健康至关重要，由于单一气体传感器存在交叉干扰问题，科研人员倾向于采用神经网络和气体传感器阵列的融合技术来提升检测准确性。 在文中，作者首先介绍了神经网络作为工业尾气检测系统的关键组件，尤其是径向基函数（RBF）神经网络的优势，包括非线性强、收敛速度快和结构简单。然而，单一的RBF神经网络稳定性不足，泛化能力有限。为解决这一问题，论文提出了一种新的k-means-RBF集成神经网络模型。 k-means算法在这里被用来对RBF神经网络进行聚类，目的是筛选出具有较高精度的网络。通过这种方法，可以从不同参数设置的RBF神经网络中挑选出最优的子集。随后，这些筛选出的高精度网络被集成在一起，采用简单平均法，构建出一个高性能的k-means-RBF集成神经网络模型。 实验证明，相较于通过粒子群算法优化后的Back Propagation（PSO-BP）神经网络模型，k-means-RBF集成神经网络模型的平均预测精度提升了78.27%，并且在收敛时间上节省了99.65%。这样的改进对于提高工业尾气检测系统的实时性和准确性具有显著作用。 论文还简述了工业尾气检测系统的构成，包括工业尾气配气系统、气敏传感器阵列、信号预处理等部分，以及检测系统的整体工作原理。此外，文章提到了实验中采用的具体传感器类型和数据采集过程，进一步确保了检测结果的可靠性。 总结来说，该研究提供了一种创新的集成神经网络方法，通过k-means聚类和RBF神经网络的结合，提高了工业尾气检测的效率和精确度，为环保和健康监测提供了更高效的技术手段。此方法不仅在理论上有重要价值，而且在实际应用中具有广阔前景。