[VIP第1年] 指数:3
（1）浓度 的测量结果与脉冲红外光源的稳定性及老化程度无 关。即，福建专业便携式红外CO分析仪推荐厂家，福建专业便携式红外CO分析仪推荐厂家，不管红外光源发射的脉冲能量如何变化，都 只影响探测器接收到的光信号的强弱，而不影响测 量结果，福建专业便携式红外CO分析仪推荐厂家，这是以往采用时间双光路结构的测量系统 所无法达到的；（2）发射端与接收端的光学系数及探 测器的响应率等均不出现在（19）式中，说明光学污 染对测量结果无影响，也说明温度的变化及探测器 的老化所引起的信号漂移对测量结果也无影响，从 而使得对整机的清洁维护工作要求较低，这是采用 时间双光路结构或空间双光路结构的浓度测量系统 都无法达到的。
二十一世纪是人类文明的新世纪一环境文明的世纪。环境问题日益成为各国**和人民关注的焦
点。各国**均通过不同的途径让人们对自己周围的环境质量有所了解，目前我国已经通过各大媒体对全国的47个重点城市的空气质量发布日报。当前我国空气质量监测的要求是对三种主要污染物，即二氧化硫，二氧化氮和可吸入颗粒物进行监测。国家环保总局计划在十五期间，在上述的47个重点城市再增加 CO和O。的监测，对于03，现有的仪器如长程差分吸收光谱"】(DOAS)气体污染监测仪只需要进行软件的升级就可以完成，而对CO气体，由于它在紫外和可见波段的光谱吸收特征不明显，所以DOAS仪器不能监测。因此研究研制出满足自动在线监测需求的CO监测已势在必行。传统的CO检测方法有光谱法、电化学法和化学传感器法【3】等。虽然人们已经研制出多种CO气敏器件，但是可靠性和稳定性差、寿命短．与后两种方法比较，红外吸收光谱法的优点是精度和灵敏度高， 测量范围大，响应速度快，选择性、稳定性和可靠性好，可以快速和连续监测．所以获得广泛应用，受到
各国重视．
BP神经网络简介误差反向传播(ErrorBackPropagation，BP)神经网络是20世纪80年代中后期由Rumelhart、McClelland等科学家成立的ParallelDistributedProcession小组提出的[30]，它能学习和储存大量输入-输出模式的映射关系，已经证明，BP神经网络不再局限在处理简单的线性问题上，更具有实现任何复杂的非线性映射的能力，而且无需事前揭示描述这种映射关系的数学模型或方程，特别适合求解内部机制复杂的问题。解决了多层神经网络的学习问题，极大地促进了神经网络的发展，成为目前应用*****的神经网络模型之一。在Lambert-Beer定律中的吸收系数&是一个非常复杂的量，它受环境温度、压强、气体种类、入射光波长等因素的影响，并且是非线性关系，无法获得准确的解析式，如果在测量co2气体浓度时将环境温度、压强等看成理想状态，吸收系数&考虑成定值，贝IJ失去了在实际应用中的意义。与大多数红外co2气体浓度测量装置采用**小二乘法对不同环境下co2气体的测量结果进行直线、多项式或**拟合不同，本论文考虑到BP神经网络在解决非线性问题上具有独特的优越性，决定采用这一种新型的建模方案来建立一个“三输入-单输出”模型。
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