基于神经网络的瓦斯传感器的非线性校正
刘刚
刘学仁
蔡十华
1.江西师范大学物理与通信电子学院,江西,南昌,3300222.江西师范大学物理与通信电子学院,江西,南昌,3300223.江西师范大学物理与通信电子学院,江西,南昌,330022
摘要：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.
关键词：煤矿瓦斯传感器神经网络非线性校正
分类号：TD712.3(矿山安全与劳动保护)TP183(自动化基础理论)
资助基金：江西师范大学校科研和教改项目(2005ZR18)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1-4 )
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