基于神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

摘要：

文章提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性调校方法,该方法利用神经网络良好的非线性映射能力逼近反非线性函数,从而完成非线性校正.仿真结果表明:与传统的分段线性方法和BP算法相比,改进型BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.02%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校.

关键词：煤矿、瓦斯传感器、神经网络、非线性校正

分类号：TD712.3;TP183(矿山安全与劳动保护)

资助基金：江西师范大学校科研和教改项目2005ZR18

在线出版日期：2007-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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