《基于改进BP神经网络的汽车尾气检测系统设计》PDF+DOC
作者:黄伟军,华猛,吴晨辉
单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
出版:《传感器与微系统》2018年第10期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGQJ2018100300
DOC编号:DOCCGQJ2018100309
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为了准确、快速地检测出汽车尾气中各气体成分浓度,以传感器阵列为基础,结合反向传播(BP)神经网络模型,设计一种汽车尾气检测系统。根据GB18352.5—2013规定的5种需要检测的尾气气体,选择相应传感器和温湿度传感器组成传感器阵列;为克服BP神经网络预测精度低、收敛速率慢、易陷入局部极值的缺点,采用附加动量法和自适应学习速率法改进网络模型;利用改进的神经网络模型对采集的传感器信号进行回归分析。结果表明:改进的BP神经网络模型的预测平均相对误差小于4%,能高效地处理尾气检测数据。
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