Graphene Foam Chemical Sensor System Based on Principal Component Analysis and Backpropagation Neural Network
المؤلفون المشاركون
Hua, Hongling
Xie, Xiaohui
Sun, Jinjin
Qin, Ge
Tang, Caiyan
Zhang, Zhen
Ding, Zhaoqiang
Yue, Weiwei
المصدر
Advances in Condensed Matter Physics
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A kind of graphene foam chemical sensor (GFCS) system based on the principal component analysis (PCA) and backpropagation neural network (BPNN) was presented in this paper.
Compared with conventional chemical sensors, the GFCS could discriminate various chemical molecules with selectivity without surface modification.
The GFCS system consisted of an unmodified graphene foam chemical sensor, an electrical resistance time domain detection system (ERTDS), and a pattern recognition module.
The GFCS has been validated via several chemical molecules discrimination including chloroform, acetone, and ether.
The experimental results showed that the discrimination accuracy for each molecule exceeded 97% and a single measurement can be achieved in ten minutes.
This work may have presented a new strategy for research and application for graphene chemical sensors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hua, Hongling& Xie, Xiaohui& Sun, Jinjin& Qin, Ge& Tang, Caiyan& Zhang, Zhen…[et al.]. 2018. Graphene Foam Chemical Sensor System Based on Principal Component Analysis and Backpropagation Neural Network. Advances in Condensed Matter Physics،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117153
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hua, Hongling…[et al.]. Graphene Foam Chemical Sensor System Based on Principal Component Analysis and Backpropagation Neural Network. Advances in Condensed Matter Physics No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117153
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hua, Hongling& Xie, Xiaohui& Sun, Jinjin& Qin, Ge& Tang, Caiyan& Zhang, Zhen…[et al.]. Graphene Foam Chemical Sensor System Based on Principal Component Analysis and Backpropagation Neural Network. Advances in Condensed Matter Physics. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1117153
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1117153
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر