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The use of a chemical sensor array can help discriminate between chemicals when comparing one sample with another. The ability to classify pattern characteristics from relatively small pieces of information has led to growing interest in methods of sensor recognition. A variety of pattern recognition algorithms, including the adaptive radial basis function network (RBFN), may be applicable to gas and/or odor classification. In this paper, we provide a broad review of approaches for various types of gas and/or odor identification techniques based on RBFN and drift compensation techniques caused by sensor poisoning and aging
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J. Moody / 1989 / Fast learning in networks of locally-tuned processing units / Neural computation 1:281~294
M. Musavi / 1992 / On the training of radial basis function classifiers / Neural Networks 5:595~603
T. Kohonen / 1989 / Self-Organization and Associative Memory / Springer-Verlag :199~202
K. C. Persaud / 1998 / Industrial applications of neural networks / World Scientific :85~90
D-H. Lee / 1996 / Application of radial basis neural networks to odour sensing using a broad specificity array of conducting polymers / Lecture Notes in Computer Science 1112:299~304
M. Musavi / 1992 / On the training of radial basis function classifiers / Neural Networks 5:595~603
T. Kohonen / 1989 / Self-Organization and Associative Memory / Springer-Verlag :199~202
K. C. Persaud / 1998 / Industrial applications of neural networks / World Scientific :85~90
D-H. Lee / 1996 / Application of radial basis neural networks to odour sensing using a broad specificity array of conducting polymers / Lecture Notes in Computer Science 1112:299~304
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