仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2004年
1期
81-85
,共5页
分形%神经网络%波高/潮位%分辨率%实时性
分形%神經網絡%波高/潮位%分辨率%實時性
분형%신경망락%파고/조위%분변솔%실시성
研究在仪器仪表中利用分形插值和人工神经网络算法改善测试精度和响应时间的方法.在仪表检测中有时会遇到检测的分辨率与实时性相冲突的情况,此时对数据进行插值是一个很好的解决办法.利用分形和人工神经网络算法插值是一种可以进行多点数插值的优越方法,因为它可以通过训练学习不断修正网络的权值,使检测误差的方差控制在预定的范围.还研究了利用神经网络做谱分析来求取主频的方法,它在运算速度和分辨率方面都优于FFT.文章还提出了一些减少人工神经网络学习训练时间的方法.
研究在儀器儀錶中利用分形插值和人工神經網絡算法改善測試精度和響應時間的方法.在儀錶檢測中有時會遇到檢測的分辨率與實時性相遲突的情況,此時對數據進行插值是一箇很好的解決辦法.利用分形和人工神經網絡算法插值是一種可以進行多點數插值的優越方法,因為它可以通過訓練學習不斷脩正網絡的權值,使檢測誤差的方差控製在預定的範圍.還研究瞭利用神經網絡做譜分析來求取主頻的方法,它在運算速度和分辨率方麵都優于FFT.文章還提齣瞭一些減少人工神經網絡學習訓練時間的方法.
연구재의기의표중이용분형삽치화인공신경망락산법개선측시정도화향응시간적방법.재의표검측중유시회우도검측적분변솔여실시성상충돌적정황,차시대수거진행삽치시일개흔호적해결판법.이용분형화인공신경망락산법삽치시일충가이진행다점수삽치적우월방법,인위타가이통과훈련학습불단수정망락적권치,사검측오차적방차공제재예정적범위.환연구료이용신경망락주보분석래구취주빈적방법,타재운산속도화분변솔방면도우우FFT.문장환제출료일사감소인공신경망락학습훈련시간적방법.
