改进的双层神经网络提升矿井可燃混合气体分析精度

本文主要探讨了矿井中基于气体传感器阵列的可燃混合气体分析问题。在实际应用中，气体传感器，特别是用于检测如硫化氢(H2S)、一氧化碳(CO)和甲烷(CH4)等常见可燃混合气体的传感器，存在选择性差和交叉敏感性的问题。这导致单一的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络在进行气体识别时，识别能力有限，分析结果可能存在较大误差，并且在非预期情况下可能出现噪声输出，从而影响气体分析的精确性和可靠性。 针对这些问题，作者对传统的BP神经网络的定量分析方法进行了创新性的改进，提出了采用双层复合神经网络作为气体分析模型。这种新型网络结构的优势在于它能够更好地处理复杂的数据关系，提高模型的鲁棒性和准确性。双层神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，通过多层次的学习和特征提取，能够更有效地区分和量化不同气体的浓度。 实验研究以矿井中的典型可燃混合气体作为目标，将双层复合神经网络应用于实际气体分析。结果显示，相比于单一BP神经网络，基于双层复合神经网络的可燃混合气体定量分析方法显著提升了精度，最大相对误差降低到了4.4%，这意味着分析结果的可靠性和精度得到了显著提高。 总结来说，本文的关键知识点包括：气体传感器阵列的选择性问题、交叉敏感性对BP神经网络的影响、双层复合神经网络的设计与优化、以及在矿井环境下利用该模型进行混合可燃气体定量分析的优越性能。这种技术改进对于提升矿井安全监控系统的性能，预防因气体泄漏引发的潜在危险具有重要意义。同时，它也展示了神经网络在模式识别领域的应用潜力，特别是在复杂环境条件下对关键气体浓度的准确测量。