کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
480228 | 700527 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Quantitative recognition of flammable and toxic gases with artificial neural network using metal oxide gas sensors in embedded platform
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص کمی از گازهای قابل اشتعال و سمی با شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از سنسورهای گاز اکسید فلزی در پلت فرم تعبیه شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی، تشخیص قابل اطمینان، آرایه سنسور
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Artificial Neural Network (ANN) based pattern recognition technique is used for ensuring the reliable evaluation of responses from an array of Zinc Oxide (ZnO) based sensors comprising of pure ZnO nano-rods and composites of ZnO–SnO2. All the sensors were fabricated in the lab. The paper first reports the development of an artificial neural network based model for successfully recognizing different concentration of hydrogen, methane and carbon mono-oxide. Feed forward back propagation neural network was used for the classification of the gases at critical concentrations. The optimized ANN algorithm is then embedded in the microcontroller based circuit and finally verified under lab conditions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Science and Technology, an International Journal - Volume 18, Issue 2, June 2015, Pages 229–234
Journal: Engineering Science and Technology, an International Journal - Volume 18, Issue 2, June 2015, Pages 229–234
نویسندگان
B. Mondal, M.S. Meetei, J. Das, C. Roy Chaudhuri, H. Saha,