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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明属于传感器数据预测技术领域，公开了一种基于GA‑BP神经网络的电化学传感器数据预测方法；具体技术方案为：构建遗传算法优化的GA‑BP神经网络模型；确定幅值大小与偏置电压之间的对应关系，利用GA‑BP神经网络模型对电解质‑绝缘体‑半导体电容器应用于pH缓冲溶液中的幅值检测数据进行数据预测，绘制幅值‑偏置电压特性曲线，本发明是利用EISCAP传感器输出幅值大小与偏置电压的对应关系，绘制EISCAP幅值‑偏置电压特性曲线；本发明对EISCAP传感器输出信号幅值的工作电压点进行预测计算，进一步解决实际应用问题，且具有良好的适用性和灵活性，易于实施，有利于后续的推广和应用。
主权项：1.一种基于GA-BP神经网络的电化学传感器数据预测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、构建遗传算法优化的GA-BP神经网络模型；步骤二、从数据拟合后的实验数据样本中提取的直流偏置电压大小作为输入特征量，以电解质-绝缘体-半导体电容器检测系统检测出的幅值大小作为输出特征量，确定幅值大小与偏置电压之间的对应关系，利用GA-BP神经网络模型对电解质-绝缘体-半导体电容器应用于pH缓冲溶液中的幅值检测数据进行数据预测，绘制幅值-偏置电压特性曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种基于GA-BP神经网络的电化学传感器数据预测方法
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