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基于自联想神经网络的测量数据自校正检验方法
被引量：
21
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作者
司风琪
徐治皋
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期152-155,共4页
提出了基于AANN的测量数据自校正检验方法,采用参数预测模型分别对各个参数进行质疑,通过残差决策逻辑选择网络的输入数据,有效地避免了“残差污染”,提高了神经网络方法在线应用的准确率。
关键词
火电机组
自联想神经网络
测量数据
自校正检验
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职称材料
题名
基于自联想神经网络的测量数据自校正检验方法
被引量：
21
1
作者
司风琪
徐治皋
机构
东南大学动力工程系
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2002年第6期152-155,共4页
文摘
提出了基于AANN的测量数据自校正检验方法,采用参数预测模型分别对各个参数进行质疑,通过残差决策逻辑选择网络的输入数据,有效地避免了“残差污染”,提高了神经网络方法在线应用的准确率。
关键词
火电机组
自联想神经网络
测量数据
自校正检验
Keywords
neural networks
data validation
self-verifying
power plant
分类号
TM31 [电气工程—电机]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于自联想神经网络的测量数据自校正检验方法
司风琪
徐治皋
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2002
21
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