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摘要:
在混凝土智能材料和纤维材料的称量中,混凝土搅拌站的计量准确度是至关重要的.神经网络处理对无法建立确定模型的非线性输入输出映射关系,尤其是输入输出映射关系不断动态变化的场合具有得天独厚的优势,故本文中利用其对混凝土搅拌站的称重系统输入输出映射关系进行逆映射,以得到趋向称重系统输入真值的计量值,提高混凝土搅拌站的计量准确度.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的称重传感器静态非线性误差补偿研究
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 混凝土搅拌站 高准确度称重 BP神经网络
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 传感器信号处理
研究方向 页码范围 1025-1028
页数 4页 分类号 TU641
字数 3853字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2008.06.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 严洁 29 131 6.0 10.0
2 张俊利 7 70 3.0 7.0
3 赵研 2 47 1.0 2.0
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2020(12)
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研究主题发展历程
节点文献
混凝土搅拌站
高准确度称重
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
6772
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