基于神经网络的矿用红外瓦斯传感器检测模型的研究
张丽
王汝琳
王瑛
贺玉凯
1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000832.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000833.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,1000834.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京,100083
摘要：文章简要介绍了瓦斯红外检测原理,指出了传统吸收型模型的不足,基于RBF神经网络的非线性逼近能力建立了一种红外瓦斯传感器检测模型,给出了RBF神经网络的组织,并对RBF神经网络进行了训练,得到了红外瓦斯传感器检测模型的RBF神经网络结构.实验结果表明,该模型误差小、精度高,可满足煤矿井下应用的需要.
关键词：煤矿红外瓦斯传感器非线性RBF神经网络
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(50534060)
论文发表日期：2009-01-01
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( 18-21 )
英文信息