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| GA-RBF在煤矿机器人检测井下混合气体的应用 | |
| 摘 要： | 针对煤矿救援机器人对井下有毒有害混合气体的感知问题,采用双气体传感器减少部分气体的交叉灵敏度,同时考虑了温度、湿度等可变因素带来的影响,结合煤矿救援机器人实际应用提出基于遗传神经网络算法与k聚类算法优化RBF神经网络,搭建了一种传感器阵列结合GA-RBF神经网络的混合气体的检测系统。实验结果表明:将GA-RBF神经网络算法应用于混合气体定量识别的训练中,收敛速度比RBF神经网络算法要快,而且学习精度更高,提高了RBF的性能及混合气体检测系统的检测精度。在规定的检测范围内,该系统可以担负CO2、H2S、CO与CH4四种气体及其混合气体的定量检测任务。 |
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