原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
氯化锆氧量计的工作原理是氧浓差电池原理,其氯浓差电势的计算是严重的非线性函数;选用只含一个隐含层的三层BP神经网络结构,充分利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,无需模型只要适量的学习样本通过反复训练,即可按指定精度完成对氧化锫氧量计非线性特性的辩识和输出信号的非线性补偿;就隐含层节点数、学习率、误差指标等参数对该方法中BP神经网络训练次数和收敛过程的影响进行了比较研究.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的氧化锆氧量计的非线性补偿研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 氧化锫氧量计 非线性函数 BP神经网络 非线性补偿
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 1582-1583,1618
页数 3页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
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 刘沛骞 河南理工大学计算机科学与技术学院 8 50 5.0 7.0
2 李泉溪 河南理工大学计算机科学与技术学院 30 89 5.0 8.0
3 宋培芬 7 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
氧化锫氧量计
非线性函数
BP神经网络
非线性补偿
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
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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