基于径向基网络动态称量数据修正

• 作者: 仝宇
• 来源期刊: 山西电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 双秤台动态汽车衡 拟合回归 广义神经网络与径向基网络 车型
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 应用实践
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 2990字
• 语种: 中文

摘要

在动态称重仪表技术上提出了基于广义回归神经网络GRNN与径向基RBF结合的拟合逼近法,增加车型代码并入输入神经元.实验表明,GRNN网络适用于动态称量大样本下的拟合回归,提升运算速度.同时RBF网络进一步修正称量数据,提高了动态称重的准确性、快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仝宇	太原理工大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0