본 논문에서는 혼합가스의 종류를 구분하고 농도를 추정하기 위하여 퍼지 ARTMAP 신경회로망과 퍼지 ART 신경회로망을 각각 사용하였다. 온도변환 구동방식의 반도체식 가스센서를 이용하여 $NH_3,;H_2S$, 그리고 그들의 혼합가스에 대해서 데이터를 획득하였고, 데이터들을 제안한 패턴인식방법의 입력으로 사용하기 위해서 전 처리 과정을 통해 데이터들의 차원을 줄여주었다. 실험을 통해서 본 논문에서 사용한 방법이 이전의 다른 방법들과 비교하여 학습시간을 줄이면서 좀더 안정된 농도 추정 성능을 보여줌을 확인하였다.
A fuzzy ARTMAP neural network and a fuzzy ART neural network are proposed to identify $H_2S,;NH_3$, and their mixtures and to estimate their concentrations, respectively. Features are extracted from a tin oxide gas sensor operated in a thermal modulation plan. After dimensions of the features are reduced by a preprocessing scheme, the features are fed into the proposed fuzzy neural networks. By computer simulations, the proposed method is shown to be fast in learning and stable in concentration estimating compared with other methods.
