工矿自动化
工礦自動化
공광자동화
COAL MINE AUTOMATION
2006年
6期
1-4
,共4页
煤矿%瓦斯传感器%神经网络%非线性校正
煤礦%瓦斯傳感器%神經網絡%非線性校正
매광%와사전감기%신경망락%비선성교정
文章提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性调校方法,该方法利用神经网络良好的非线性映射能力逼近反非线性函数,从而完成非线性校正.仿真结果表明:与传统的分段线性方法和BP算法相比,改进型BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.02%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校.
文章提齣瞭一種基于改進型BP神經網絡的瓦斯傳感器的非線性調校方法,該方法利用神經網絡良好的非線性映射能力逼近反非線性函數,從而完成非線性校正.倣真結果錶明:與傳統的分段線性方法和BP算法相比,改進型BP神經網絡收斂速度快、逼近精度高,準確度由原來分段線性校正的±5.02%提高到現在的±0.130%,且易于動態調校.
문장제출료일충기우개진형BP신경망락적와사전감기적비선성조교방법,해방법이용신경망락량호적비선성영사능력핍근반비선성함수,종이완성비선성교정.방진결과표명:여전통적분단선성방법화BP산법상비,개진형BP신경망락수렴속도쾌、핍근정도고,준학도유원래분단선성교정적±5.02%제고도현재적±0.130%,차역우동태조교.
