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吴筝

作品数：2 被引量：9H指数：1
供职机构：华中科技大学光学与电子信息学院电子科学与技术系更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇混合气体
  • 1篇遗传神经网络
  • 1篇遗传算法
  • 1篇数据采集
  • 1篇气敏
  • 1篇气敏传感器
  • 1篇气体识别
  • 1篇网络
  • 1篇小波神经
  • 1篇小波神经网络
  • 1篇模式识别
  • 1篇感器
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇传感
  • 1篇传感器

机构

  • 2篇华中科技大学

作者

  • 2篇吴筝
  • 1篇王鹤
  • 1篇宋委远
  • 1篇周东祥

传媒

  • 1篇华中科技大学...

年份

  • 2篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于小波神经网络的混合气体测试系统研究
混合气体检测系统主要应用于环境检测、灾害报警、食品卫生、自动控制等领域，这些领域与人类自身的生活息息相关，因此研究混合气体检测系统是具有十分重要的意义。　　 本文设计并实现了一个混合气体检测系统，该测试系统对气敏传感器...
吴筝
关键词：神经网络气敏传感器数据采集模式识别
文献传递
基于遗传神经网络的混合气体识别研究被引量：9
2007年
针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7%降为12.1%,平均误差从5.4%降为3.5%,识别效果得到了提高.
王鹤周东祥宋委远吴筝
关键词：遗传算法BP神经网络遗传神经网络气体识别
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