辽宁省教育厅基金资助项目(2006T102)
- 作品数：1 被引量：3H指数：1
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- 基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测被引量：3
- 2010年
- 针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.
- 崔宝侠曲星宇段勇颜世康曹侠
- 关键词：双进双出磨煤机粗糙集径向基神经网络遗忘因子梯度下降算法
