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基于分布式多子网神经网络的多组分混合气体识别
被引量：
9
1
作者
丁晖
刘君华
申忠如
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第6期592-594,598,共4页
目前采用神经网络技术进行多组分混合气体浓度识别时通常存在着识别精度差、识别范围小等问题。为此本文首次提出一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络。该网络包含多个子网和一个总网。工作时通过总网的分解处理可以将一复杂任...
目前采用神经网络技术进行多组分混合气体浓度识别时通常存在着识别精度差、识别范围小等问题。为此本文首次提出一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络。该网络包含多个子网和一个总网。工作时通过总网的分解处理可以将一复杂任务自动分解成多个子任务 ,并交由相应的子网处理。这种多子网、分而治之的特点大大提高了网络的学习速度和泛化能力。将其用于多组分混合气体的识别中 ,大大提高了混合气体的识别效果和可识别范围。文章最后给出了模拟实验结果。
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关键词
分布式多子网
神经
网
络
混合气体识别
传感器
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职称材料
基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
2
作者
丁晖
刘君华
申忠如
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001年第3期196-200,共5页
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参...
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。
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关键词
静态误差修正
多传感器数据融合
分布式多子网
神经
网
络
传感器冗余法
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职称材料
基于分布式多子网神经网络的可燃气体分析
3
作者
张愉
齐美星
童敏明
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009年第11期16-18,共3页
根据催化传感器在不同的电场条件下具有不同气体检测灵敏度的特点,介绍了采用单一的热催化传感器在不同的电场强度下,通过分布式多子网神经网络对含未知气体的可燃混合气体进行分析的新方法。应用分布式神经网络,通过训练建立了信号识...
根据催化传感器在不同的电场条件下具有不同气体检测灵敏度的特点,介绍了采用单一的热催化传感器在不同的电场强度下,通过分布式多子网神经网络对含未知气体的可燃混合气体进行分析的新方法。应用分布式神经网络,通过训练建立了信号识别的模型,并以3种混合气体为对象进行实验,结果证明了分析方法的可行性。实验表明:该网络在泛化能力与学习速度等均优于BP和RBF网络,其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习,具有很好的应用前景。
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关键词
气体分析
催化传感器
分布式多子网
神经
网
络
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职称材料
题名
基于分布式多子网神经网络的多组分混合气体识别
被引量：
9
1
作者
丁晖
刘君华
申忠如
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第6期592-594,598,共4页
文摘
目前采用神经网络技术进行多组分混合气体浓度识别时通常存在着识别精度差、识别范围小等问题。为此本文首次提出一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络。该网络包含多个子网和一个总网。工作时通过总网的分解处理可以将一复杂任务自动分解成多个子任务 ,并交由相应的子网处理。这种多子网、分而治之的特点大大提高了网络的学习速度和泛化能力。将其用于多组分混合气体的识别中 ,大大提高了混合气体的识别效果和可识别范围。文章最后给出了模拟实验结果。
关键词
分布式多子网
神经
网
络
混合气体识别
传感器
Keywords
Neural network Distributed multi-subnet Mixed gas recognition
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
2
作者
丁晖
刘君华
申忠如
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001年第3期196-200,共5页
文摘
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。
关键词
静态误差修正
多传感器数据融合
分布式多子网
神经
网
络
传感器冗余法
Keywords
Static error correction
Multi sensor information fusion
Distributed multi subnet neural network
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于分布式多子网神经网络的可燃气体分析
3
作者
张愉
齐美星
童敏明
机构
苏州市职业大学电子信息工程系
苏州工业园区职业技术学院机电工程系
中国矿业大学信电学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009年第11期16-18,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(50374067)
文摘
根据催化传感器在不同的电场条件下具有不同气体检测灵敏度的特点,介绍了采用单一的热催化传感器在不同的电场强度下,通过分布式多子网神经网络对含未知气体的可燃混合气体进行分析的新方法。应用分布式神经网络,通过训练建立了信号识别的模型,并以3种混合气体为对象进行实验,结果证明了分析方法的可行性。实验表明:该网络在泛化能力与学习速度等均优于BP和RBF网络,其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习,具有很好的应用前景。
关键词
气体分析
催化传感器
分布式多子网
神经
网
络
Keywords
gas analysis
catalytic sensor
distributed multi-subnet neural networks
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分布式多子网神经网络的多组分混合气体识别
丁晖
刘君华
申忠如
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
9
在线阅读
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职称材料
2
基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
丁晖
刘君华
申忠如
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001
0
在线阅读
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职称材料
3
基于分布式多子网神经网络的可燃气体分析
张愉
齐美星
童敏明
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009
0
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职称材料
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