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Signal Processing Techniques Based on Adaptive Radial Basis Function Networks for Chemical Sensor Arrays
분야 공학 > 기계공학
저자 ( Hyung-gi Byun )
발행기관 한국센서학회
간행물정보 센서학회지 2016년, 제25권 제3호, 161~172쪽(총12쪽)
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영문초록
The use of a chemical sensor array can help discriminate between chemicals when comparing one samplewith another. The ability to classify pattern characteristics from relatively small pieces of information has led to growing interest in methods of sensor recognition. A variety of pattern recognition algorithms, including the adaptive radial basis function network(RBFN), may be applicable to gas and/or odor classification. In this paper, we provide a broad review of approaches for various types of gas and/or odor identification techniques based on RBFN and drift compensation techniques caused by sensor poisoning and aging.
 
 
Chemical sensor array, Pattern recognition, Gas and/or odor classification, Radial basis function networks, Drift compensation
 
 
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