基于再生核RBF神经网络的瓦斯突出预测系统
该设计的瓦斯突出预测系统由数据采集,数据传输和数据处理三部分组成;首先使用层次分析法和MATLAB选择出了瓦斯突出影响因素,然后使用TMS320C6713和PCI总线技术设计了数据采集和传输系统,同时采用再生核算法来进行RBF神经网络的训练,通过W12 [a,b]空间插值逼近的方法,把RBF神经网络的训练转换为解线性方程组,最后使用LABVIEW,MATLAB和CCS混合编程实现了再生核RBF神经网络的训练和仿真以及TMS320C6713软件开发,准确地预测出了瓦斯突出.
再生核RBF神经网络、瓦斯突出、PCI总线
20
TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目50874059
2012-09-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1463-1466