24、气体分类管理与超声心动图模式识别技术

气体分类管理与超声心动图模式识别技术

1. 危险气体分类管理系统

1.1 系统构建与数据处理

在网络中权重和偏差固定后，可使用紧凑型 Rio 开发系统。数据从两个不同的传感器节点收集，根据工业需求，其中一个节点优先级高，另一个优先级低。可根据需求对任务进行优先级排序。实时编程概念如图 1 所示。

从实时嵌入式系统（Compact Rio）传输到个人计算机进行监控的数据，以及需要上传到云端的数据优先级最低。系统为节点 2 开发，整体系统架构如图 2 所示。

1.2 优先级分配与结果展示

节点 1、节点 2 和上传到云端的数据的优先级分配比例为 10:6:1。气体分类和特定气体浓度的结果如图 3 所示，不同条件下氨气的分类和浓度结果如图 3 和图 4 所示。所有数据将上传到云端，云端数据以 JSON 格式呈现，如图 5 所示。

1.3 系统性能

该系统符合工业标准，可在 -40 至 70 °C 的温度下连续运行 2 年无故障，无线覆盖范围达 200 米，可在任何地方安装。

1.4 系统总结

为了对各种气体进行分类，使用了不同的氧化锡气体传感器。采用具有反向传播的人工神经网络系统对气体进行分类，并开发了基于回归模型的神经网络来确定特定气体的浓度。实时系统能够响应来自不同节点的数据并采取适当的行动，同时将所有数据移动到云端。该系统能够在实时场景中准确分类不同气体并测量其浓度。

2. 超声心动图模式识别的分层精英基因引力搜索算法

2.1 研究背景与动机

近年来，受自然现象启发的算法受到广泛