基于GD_FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合_高尚.pdf

本文主要探讨了一种用于危化品气体检测的创新方法，即基于GD-FNN（广义动态模糊神经网络）算法的数据融合技术。该方法旨在提高气体传感器阵列的检测精度和可靠性，特别是在处理复杂混合气体时。 危化品气体传感器阵列由使用ZnO2（氧化锌）作为敏感材料的半导体气体传感器构建，这种传感器对特定气体有高度敏感性。在实验中，构建了2×2和2×3两种不同规模的传感器阵列，用于检测CO（一氧化碳）和CH4（甲烷）组成的混合气体。通过传感器阵列，可以获取多维度的气体信息，有助于提高对混合气体的识别和分析能力。 在数据融合过程中，首先对传感器进行了标定，发现气体传感器的响应与气体浓度之间存在非线性关系。鉴于此，研究者选择了GD-FNN算法，这是一种能够自我学习确定模糊规则的神经网络模型，特别适合处理非线性问题。GD-FNN通过学习和调整模糊规则，能够更准确地映射传感器响应与气体浓度之间的复杂关系。 利用GD-FNN算法，分别构建了2×2和2×3阵列的数据融合模型，并设置了相应的初始参数进行网络训练。经过训练后的模型用于对混合危化品气体的测试样本数据进行定量分析。实验结果显示，这两种阵列的数据融合模型的精度接近，最大相对误差仅为10.63%，平均精度超过了90%。这表明GD-FNN算法在危化品气体检测中的应用具有很高的可靠性和准确性。 数据融合技术的应用显著提高了混合气体检测的精确度，降低了单一传感器可能存在的误报或漏报风险。这种技术对于实时监测、预防和应对危险化学品泄漏等安全事件具有重要意义。同时，由于GD-FNN的自学习特性，它能够适应环境变化，进一步增强了系统的适应性和鲁棒性。 基于GD-FNN算法的危化品气体传感器阵列数据融合技术为混合气体检测提供了一种高效且精确的解决方案，对于提升工业安全、环境保护以及应急响应等领域具有极大的潜力和价值。未来的研究可能会进一步优化这种融合模型，以适应更多种类的混合气体检测，或者在更复杂的环境中应用。