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신경회로망을 이용한 다중채널 FET형 전해질 센서의 신호처리
Signal processing of multichannel FET type electrolyte sensors using neural network

이정민    (경북대학교 전자전기공학부   ); 이창수    (경북대학교 전자전기공학부   ); 손병기    (경북대학교 전자전기공학부   ); 이은석    (경북대학교 화학과   ); 이흥락    (경북대학교 전자전기공학부  );
  • 초록

    Ths signal processing technqiue of FET type electrolyte sensors using the back propagation neural network was studied to reduce the interference effects of the different electrolytes. The FET-type electrolyte sensors, pH-ISFET, K-ISFET, and Ca-ISFET, were prepared to measure the pH, K, and Ca electrolytes. Neural network consisted of three layers was learned with 8 patterns and 9 patterns. The sensor output obtained with arbitrary concentrations was processed by the learned neural network. The errors obtained from calibration curve for pH, K, and Ca were .+-.0.039 pH, .+-.2.508 mmol/l, and .+-.1.807 mmol/l, respectively, without considering the interference effects. The errors of the network output for pH, K, and Ca were reduced to .+-.0.005 pH, .+-.0.436 mmol/l, and .+-.0.381 mmol/l in case of 9 patterns, respectively. the signal processing using the neural network can reduce the errors ofthe electrolyte sensor outputs caused by the interference effect, thereby providing effectiveness in the improvement of the sensor selectivity.


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