基于优化BP神经网络的钢板测速修正方法

• 作者: 唐银凤 耿学贤 贺赛先
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 测速修正 多普勒测速 神经网络 BP算法 钢板测长
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3105-3107,3128
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文

摘要

在采用激光多普勒仪测速的钢板长度测量过程中,针对由于钢板表面因素和测量环境所引起的测量速度数据失真问题,设计了基于L-M (Levenberg-Marquardt)优化BP神经网络的钢板测速数据处理模型;通过进行多普勒测速数据分析调整BP网络结构和参数,依据误差反向传播理论将测速数据自适应地进行非线性拟合,修正测速粗差,最后计算钢板准确长度;与最小二乘(LS)拟合法的对比实验结果表明,该方法能更加准确地进行失真数据修正,现场运行结果表明该方法可将钢板测长精度提高10％以上,满足钢板长度测量的精度要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺赛先	武汉大学电子信息学院	29	845	9.0	29.0
2	耿学贤	武汉大学电子信息学院	4	14	2.0	3.0
3	唐银凤	武汉大学电子信息学院	2	76	2.0	2.0