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混沌蚁群算法在瓦斯爆炸性检测仪中的应用
1
作者
彭继慎
李杨
+1 位作者
王国辉
陈正一
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2010年第11期135-137,共3页
针对瓦斯爆炸性检测仪传感器在实际生产中因构造和环境因素所产生的输入、输出非线性问题,将混沌蚁群算法和BP神经网络算法应用到瓦斯爆炸性检测仪中,提高瓦斯传感器精度。通过混沌蚁群算法对BP神经网络进行优化,改善BP神经网络收敛速...
针对瓦斯爆炸性检测仪传感器在实际生产中因构造和环境因素所产生的输入、输出非线性问题,将混沌蚁群算法和BP神经网络算法应用到瓦斯爆炸性检测仪中,提高瓦斯传感器精度。通过混沌蚁群算法对BP神经网络进行优化,改善BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。实验结果表明:基于混沌蚁群优化算法的BP神经网络能够提高瓦斯检测系统的精度。
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关键词
瓦斯爆炸性检测仪
混沌蚁群算法
BP神经网络
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职称材料
题名
混沌蚁群算法在瓦斯爆炸性检测仪中的应用
1
作者
彭继慎
李杨
王国辉
陈正一
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
煤炭科学研究总院沈阳研究院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2010年第11期135-137,共3页
基金
辽宁省教育厅创新团队计划资助项目(2009T047)
文摘
针对瓦斯爆炸性检测仪传感器在实际生产中因构造和环境因素所产生的输入、输出非线性问题,将混沌蚁群算法和BP神经网络算法应用到瓦斯爆炸性检测仪中,提高瓦斯传感器精度。通过混沌蚁群算法对BP神经网络进行优化,改善BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。实验结果表明:基于混沌蚁群优化算法的BP神经网络能够提高瓦斯检测系统的精度。
关键词
瓦斯爆炸性检测仪
混沌蚁群算法
BP神经网络
Keywords
methane explosion detector
chaotic ant colony algorithm
BP neural network
分类号
TD713 [矿业工程—矿井通风与安全]
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作者
出处
发文年
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1
混沌蚁群算法在瓦斯爆炸性检测仪中的应用
彭继慎
李杨
王国辉
陈正一
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2010
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