人工神经网络在气体分析系统中的应用
哪些场所需要用到气体检测仪 检测仪常见问题解决方法
哪些场所需要用到气体检测仪检测仪常见问题解决方法哪些场所需要用到气体检测仪1、医院医疗试验室与医疗废气中会显现很多毒性物质，并且规划比较大的医院中，会运用现场设备电源及备用电站，因此就需要气体检测仪器来保证病人与医生的安全与健康。
2、地道与停车场中在车辆地道和关闭的停车场，需要对废气中的毒性气体进行监测。
现代地道和停车场经过监测操控换气扇。
在地道内也需要监测天然气的积累。
为了我们的健康与安全，气体的污染与危害都不可小觑。
3、半导体制作半导体制作时，磷、砷、硼和镓等常常会作为添加剂运用，并使用氢气作为反应物与还原空气的载气，同时很多高毒性物质与易燃气体的使用，产生的很多易燃与有毒气体使气体检测仪成为了不可缺少的仪器。
4、发电站发电站的紧要燃料是煤和油，欧洲与美国使用燃料为天然气比较多，因此，气体监测仪紧要在发电站用于检测易燃气体天然气，氢气，以及有毒气体，CO、SO等。
5、石油与燃气可用在石油、煤气应3用场地及各工业活动场所，当石油与燃气被开采出并运输储存冶炼时，会显现有爆破风险的易燃性烃类气体以及硫化氢等有毒气体，因此，气体检测仪是勘探钻井渠道，以及石油煤气末站与冶炼厂的紧要仪器。
哪些场所需要用到气体检测仪6、化学场所化工厂进行运作时往往产生大量的毒性气体，因此化工厂是气体检测设备应用量zui大的用户之一，紧要用于化工原材料的存储，以及技术试验区气体的检测，压缩机站，引导区与非引导区等等，紧要针对一般烃类气体与各种毒性气体，例如硫化氢，氨气等等。
7、锅炉房锅炉房气体泄露以及锅炉四周气体管道中的走漏严重危害室内人身安全及环境，因此气体检测仪是锅炉房的必需品电缆故障检测仪的测距方法电缆故障检测仪是一套综合性的电缆故障探测仪器。
能对电缆的高阻闪络故障，高处与低处阻性的接地，短路和电缆的断线，接触不良等故障进行测试。
1、电缆故障测距的方法①实时专家系统专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序,它的智能化紧要表现为能够在特定的领域内仿照人类专家思维来求解多而杂问题。
基于人工神经网络的气体分析方法
基于人工神经网络的气体分析方法7.1人工神经网络概述人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，（如模式、语音识别、非结构化信息处理方面）的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其他传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
迄今为止的神经网络研究，大体上可分为三个大的方向：1）求人脑神经系统的生物结构和机制，这实际上是神经网络的初衷。
2）微电子学或光学器件形成特殊功能网络，这主要是新一代计算机制造领域所关注的问题。
3）将神经网络理论作为一种解决某些问题的手段和方法，这些问题在利用传统方法时或者无法解决，或者在具体处理技术上尚存困难。
7.2BP 网络结构及原理BP 网络（Back-Propagation NN）是一种单向传播的多层前向网络。
目前，在人工神经网络的实际应用中，绝大部分的神经网络模型使用的是BP网络或其变化形式，它也是前向型神经网络的核心部分。
其结构如图 7.1 所示。
.7.1 BP网络结构Fig.7.1 Back-Propagation network configurationBP网络有很强的映射能力，其主要用于：模式识别、分类、函数逼近、数据压缩等。
网络除输入输出节点外，还有一层或多层的隐层节点，同层节点中没有任何耦合。
输入信号从输入层节点依次传过各隐层节点，然后传到输出节点，每一层节点的输出只影响下一层节点的输出。
整个网络的特性决定于相邻层间神经元的连接权和神经元上的阈值。
7.3 面向MATLAB 的BP 神经网络的设计方法及步骤[78]7.3.1 BP 神经网络的初始化在训练前馈神经网络之前，我们必须设置权值和阈值的初始值。
一种基于机器学习的气体检测系统研究
一种基于机器学习的气体检测系统研究近年来，随着科技的不断发展，机器学习逐渐被广泛应用于各领域，其中气体检测系统是应用机器学习的重要领域之一。
气体检测系统可以有效地探测空气中各种有害气体的浓度，从而实现对空气质量的监测和控制。
在传统的气体检测系统中，主要是基于传感器技术来实现气体检测。
但是由于传感器的精度和灵敏度的限制，这些传统检测系统并不够精确和可靠，并且无法适应不断变化的气象因素和环境影响。
因此，基于机器学习技术的气体检测系统已经成为研究的新方向，它可以通过大量的样本数据进行学习和分析，从而提高气体检测的准确性和鲁棒性。
在基于机器学习的气体检测系统中，主要的数据来源是传感器采集到的气体数据。
这些数据包括气体的种类、浓度、温度、湿度等参数。
基于这些数据，可以构建不同类型的机器学习模型，如支持向量机模型、神经网络模型、随机森林模型等。
这些模型可以通过学习和分析大量的样本数据，建立气体检测模型，并预测空气中各种有害气体的浓度和种类。
在基于机器学习的气体检测系统中，数据预处理和特征提取是非常重要的步骤。
首先，需要对数据进行预处理，包括数据去噪、数据标准化、数据归一化等操作，以提高数据的准确性和可靠性。
其次，需要进行特征提取，找出与气体检测相关的特征量。
这些特征量可以包括气体的物理特性、环境因素等。
除此之外，基于机器学习的气体检测系统还需要进行模型选择和算法优化。
模型选择包括模型的选用和参数的调整。
在选择模型时，需要根据气体检测的特点和数据的分布，选择最适合的模型。
参数调整主要是通过交叉验证和网格搜索等方法，调整模型的参数，提高模型的准确性和鲁棒性。
算法优化则是通过选择合适的算法和优化策略，来加快模型学习和预测速度。
总体而言，基于机器学习的气体检测系统可以提高气体检测的准确性和可靠性，并且具有智能化的特点。
未来，随着机器学习技术的不断发展和应用，气体检测系统也将更加先进和智能。
人工神经网络在大气环境质量评价中的应用
（． １国防科技工业 自然环境试验研究中心 ， 重庆 ４０ ３ ； ． ００ ９ ２ 重庆通信学院计算机应用中心 ， 重庆 ４０ ３ ） ０ ０５
摘要 ： 对 大 气环境 中的数 据 监测 与模 式识 别 问题 ， 用人 工神 经 网络理 论 ， 自然环 境 大 气腐蚀 试 验 针 应 பைடு நூலகம் 网站建 立大 气环境 质 量 Ｂ Ｐ网络评 价模 型 。江津 试验 站 成 功 地 应 用 了该 模 型 。通 过 １９ — ９ ６—２ ０ ０ ０年 大 气环
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装 备 环 境 工 程
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８ ・ ２
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第３ 卷 第５ 期 ２０ 年 １ 月 ０６ ０
人 工神 经 网络在 大气 环 境 质 量 评 价 中 的应 用
近１ ０年来 ， 内外学 者根 据不 同 的大气环 境 污 国 染状 况 ， 提出 了不 同 的大 气 环境 质 量 评 价 的数 学 模 式 ｕ 。由于大 气 环 境 质 量 评 价 实 质 上 是 根 据 各 评 』 价 指标 的大气 环境 分 级 标 准 ， 被 评 价 的环 境 对 象 将 的各项 指标 的监测 数 据与各 级标 准进行 比较 、 别 ， 辨 看 它与 哪级标 准最 靠 近 ， 因此 大 气 环 境评 价 属 于 模
人工神经网络在CO2气体保护焊实时监测中的应用
Ｑ ａ ｔ ａ ｏ） Ｋ ｈ ｎｎ网络 方 法 的有 监 督 学 习 的 ｕ ｎｉ ｔ ｎ是 ｏ ｏ ｅ ｚｉ 扩展形式 ，Ｖ Ｌ Ｑ网络 与 Ｋ ｈｎｎ网络的最主要 区别 是 ｏｏｅ
其 输 层 的 每 个 神 经 元 被 指 定 为 属 于 几 个 类 别 之
图 １是从 正 常 焊 接条 件 下所 采 集 的数 据 中任 意 挑选 的 １ Ｓ的数据（ 电流 、 电压 各 ４０ ０个） 行统 ０ 进
计 分 析 得 出 的概 率 密 度 分 布 曲线 。 中 四条 曲 线 从 图
渡短路 时间频数 分布（Ｆ ） Ｃ Ｄ 曲线基 础上 ， 用 Ｍａ ａ 利 ｔｂ ｌ
有效 ， 研 究人 员 只需 掌 握神 经 网络理 论 ， 繁 琐 使 从
的 数 学 推 导 与 编 程 中解 放 出 来 ， 此 它 越 来 越 受 到 因
实验 利用 霍尔 电压 传感 器 、 尔 电流传感 器 和 霍
数 据 采 集 卡 实 时 采 集 焊 接 电 压 电 流 信 号 ， 进 行 数 并
图 １ 正 常 焊 接条 件 下 的 电 弧 电信 号统 计 曲线
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２ Ｌ ＶＱ 网 络 识 别 器 的 设 计
学 习 向量 量 化 神经 网络 Ｌ Ｑ（ｅ ｒｉｇＶ ｃｏ Ｖ Ｌ ａｎｎ ｅｔｒ
时 初 始 化 学 习率 。
（） ２对训 练集 合 中 的每 个输 入模 式 向量 执行
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人工神经网络法对多组分大气污染物的同时监测
在现代工业化的社会里，环境污染特别是来自于有毒易 挥发有机化合物 （VOC 的大气污染，无时无处不在发生，它 s） 们的检测和浓度控制，已经引起了世界各国政府和科研人员
［ 1- 3 ］ 的高度重视 。而由于大气污染的多组分并存、干扰严重 ［ 4- 8 ］ 的特点，可以利用反向传播人工神经网络 （BP- ANN ） 来消
度，这对于工作及生活空间内的污染物控制能够起到重要的 意义。
文
献
［ 1］S i grit M W. A ir M onitori ng by Spectroscopic T echni Cues . I n Che m ical Analysis ， Vol . 127 ， Ed . ：W i nef ordner ， J . D. ， Ne W Yor k ： John W iley & Sons I nc . ， 1994 . ［ 2］ H ash monay R A ， Tost M G ，W u C F . SPI E ， 1998 ， 3534 ： 126 . ［ ］ ， ， （ ： 3 D rescher A C Par k D Y Yost M G. A t mospheric Environ ment ， 1997 ， 31 5） 727 . ［ ］ ， ， （ ： 4 LI Yan WANG Jun- de HUANG zhong- hua et al . J . Environ . Sci . & H ealt h ， 2002 ， A37 8） 1453 . ［ （ ： 5 ］ LI Yan ，WANG Jun- de . Spectrosc . Lett . 1999 ， 32 3） 421 . ［ ］ ， ， （李 燕，王俊德，顾炳和等） （光谱学与光谱分析） ， 6 LI Yan WANG Jun- de GU B i ng- he et al . Spectroscopy and Spectral Analysis 1999 ， （ ： 19 6） 844 . ［ （ ： 7 ］ Ge mperli ne P J ， Long J R ， G regori ous V G. Anal . Che m. ， 1991 ， 63 20 ） 2313 . ［ 8］ B lank T B ， BroWn S D. Anal . Chi m. A cta ， 1993 ， 277 ： 273 . ［ （ ： 9 ］ Long J R ， G regori ous V G ， Ge mperli ne P J . Anal . Che m. ， 1990 ， 62 17 ） 1791 .
基于人工智能的工业气体泄漏检测技术研究
基于人工智能的工业气体泄漏检测技术研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用场景在向人工智能方向转化。
其中，工业领域是一个非常重要的应用场景。
在工业生产中，经常会有各种危险气体的使用，如氨气、乙炔等，而这些气体泄漏时往往会影响到生产环境和生产人员的安全。
因此，研究一种基于人工智能的气体泄漏检测技术显得尤为重要。
人工智能技术在气体泄漏检测中的应用气体泄漏检测一直是工业生产中的一个难题。
传统的气体泄漏检测方式往往需要专业的人员进行人工巡检，不仅效率低下，而且还容易出现遗漏。
针对这种情况，人工智能技术应运而生。
人工智能技术可以通过对气体泄漏的特征进行学习，从而实现对气体泄漏的自动检测。
具体而言，人工智能在气体泄漏检测中的应用主要包括以下几个方面：1. 数据采集气体泄漏检测的第一步是采集相关的数据。
通过传感器、监测设备等获取气体泄漏时产生的声音、震动、温度变化等信息，并将这些数据转化为数字信号。
由于不同气体泄漏的特征不尽相同，因此数据采集的准确性对气体泄漏检测的精度有很大的影响。
2. 数据处理数据处理是气体泄漏检测的核心环节。
在人工智能技术中，数据处理主要指的是对采集到的数据进行分析和处理。
将数据进行预处理、降噪等操作，去除干扰信号，提取气体泄漏的关键特征。
同时，将数据进行分类、聚类等操作，使得气体泄漏的信号与其他噪声信号进行区分，实现准确检测。
3. 模型训练模型训练是人工智能技术的核心环节之一。
在气体泄漏检测中，模型训练主要包括两个方面：特征提取和模型选择。
特征提取是指针对气体泄漏信号特征进行提取，以便于后续的模型训练。
而模型选择则是指选择合适的深度学习模型进行训练，以便于对气体泄漏的信号进行准确分析。
4. 模型预测在模型训练完成后，可以将其应用于实际气体泄漏检测场景中。
模型预测的过程是将采集到的气体泄漏信号传入训练好的模型中进行分析，最终输出气体泄漏的判断概率。
在模型预测的过程中，需要对模型的结果进行分析和反馈，以不断优化模型的准确性和稳定性。
人工神经网络在HVAC系统的应用
Ｍ —Ｐ神 经元输 入 、 出关 系式 为 ： 输
式中
ｎ — 神经 元数 量 — Ｍ —Ｐ神 经元 模 型反 映 了神经 元 的 ４个 主 要 特
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一） ０
（ １ ）
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性： 神经 元是 个 多输 入 、 输 出 的单 元 ， 有 非线 性 单 具 输入、 出， 输 具有 可 塑性 ， 出是 各 个 输 入综 合 作 用 输
（ ． 津大 学 环 境科 学与 工程 学院 ，天 津 ３０ ７ ；２ 武安 市 工程 建 设监理 有 限公 司 ， １天 ００ ２ ．
河北 武安 ０ ６ ０ ５ ３０）
摘
要 ： 阐述 了构成 人 工神 经 网络 （ Ｎ 的 Ｍ — Ａ Ｎ） Ｐ神 经元模 型 的结 构 、 出输入 的 函数 关 系 输
ｔ ｅ ｒ ｌｔｏ ｈｉ ｅｗｅ ｎ ｏ ｔ ｕ ｎ ｎ ｕ ｕ ｃ ｉｎ，ａ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ ｒ ｉ ｉ ｇ ｒ ｌ ｈ ｅａｉｎｓ ｐ ｂ ｔ ｅ ｕ ｐ ｔａ ｄ ｉ ｐ ｔｆ ｎ ｔｏ ｎ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｔａｎ ｎ ｕ ｅ— ＢＰ ｅ ｏ ｋ ｉ ｌ ｎ ｔ ｒ ｎ ＡＮＮ ｗ ａ ｅ ｅａ ｏ ａｅ ． Ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ａｉ ｎ ｆＡＮＮ ｎ ＨＶＡＣ ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｉｗｅ ｒ ｌｂ ｒｔｄ ｈ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓｏ ｉ ｙ ｔ ｍ ｓ ｒ ｖｅ ｄ，ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｆｒ ｃ ｓ ｎ ｉ ｄ ｘ ｓ ｏ ｎ ｌ ｄ ｎ ｏｅ ａ ｔｏ ｎ ｅ ｅ ｆ
及人 工神 经 网络 中最常 用的 学 习规 则一
介绍了 Ｂ Ｐ网络 的 改进 算 法 。
Ｂ 应
用， 包括预 期 平均评 价指 标 （ Ｍ 的 预 测 、 间冷 负荷 的 预 测 、 Ｐ Ｖ） 房 能量 管理 、 障诊 断及 其 他 应 用。 故