研究目的
采用基于田口法的遗传算法（TBGA）在自适应神经模糊推理系统（ANFIS）中优化声表面波（SAW）气体传感器的设计参数，以最大化谐振频率偏移和传感精度。
研究成果
基于TBGA的ANFIS方法相比传统方法显著提升了SAW气体传感器的谐振频率偏移量和传感精度，证明了其在优化设计参数方面的有效性。
研究不足
田口方法的有效性高度依赖于所选埋弧焊参数的范围。该研究基于模拟实验，可能无法完全捕捉现实中的变异性。
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[IEEE 2019年第四届仪器系统、电路与传感器国际研讨会(INSCIT) - 巴西圣保罗 (2019.8.26-2019.8.30)] 2019年第四届仪器系统、电路与传感器国际研讨会(INSCIT) - 基于超连续谱激光源直接法的二极管归一化光谱响应测量
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[IEEE 2019年第四届仪器系统、电路与传感器国际研讨会(INSCIT) - 巴西圣保罗 (2019.8.26-2019.8.30)] 2019年第四届仪器系统、电路与传感器国际研讨会(INSCIT) - 基于超连续谱激光源直接法的二极管归一化光谱响应测量
DOI：10.1109/inscit.2019.8868527
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
基于田口法的遗传算法（TBGA）被应用于自适应神经模糊推理系统（ANFIS），用于优化声表面波（SAW）气体传感器的设计参数。田口方法用于减少实验次数并收集SAW气体传感器的性能数据。该TBGA具有双重优化功能：在ANFIS中，通过最小化均方根误差性能指标来选择合适的隶属函数，并优化前提参数与结论参数；另一功能是优化SAW气体传感器的设计参数。基于TBGA的ANFIS方法仿真实验表明，无论是谐振频率偏移还是精度性能，这种系统化设计方法相比传统试错法及其他田口法设计方法都取得了显著更优的结果。
作者：
JINN-TSONG TSAI，KAI-YU CHIU，JYH-HORNG CHOU
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