WSN中传感器节点弹性神经网络任务分配方法.pdf
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一种基于图神经网络的传感器网络数据异常判决方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112966595 B
(45)授权公告日 2022.04.05
(21)申请号 202110237989.8 G06N 3/04 (2006.01)
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涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法.docx
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涡轮试验传感器数据证实的自关联神经网络方法
一、1.概述
在涡轮试验过程中，传感器的数据准确性对于实验结果的可靠性至关重要。随着现代涡轮机械技术的快速发展，涡轮试验中传感器的数据验证已成为关键环节。近年来，随着人工智能技术的进步，自关联神经网络（Self-AssociatingNeuralNetwork,SANN）方法在传感器数据验证领域展现出显著潜力。自关联神经网络通过学习传感器数据之间的内在关联，能够有效地提高数据验证的准确性，降低错误率。据统计，应用SANN方法的数据验证错误率可降低至1%以下，这对于保证涡轮试验数据的真实性和可靠性具有里程碑意义。
涡轮试验中常用的传感器
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一种基于鲁棒自联想神经网络的传感器故障诊断方法_李欢欢.pdf
第32 卷 第14 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.32 No.14 May 15, 2012
116 2012 年5 月15 日 Proceedings of the CSEE ©2012 Chin.Soc.for Elec.Eng.
文章编号：0258-8013 (2012) 14-0116-06 中图分类号：TP 206.3 文献标志码：A 学科分类号：470·20
一种基于鲁棒自联
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基于神经网络的结冰传感器非线性校正方法初稿.doc
基于BP网络的结冰传感器非线性校正方法
王 华 (哈尔滨工程大学机电学院 哈尔滨 150001)
摘要 本文根据当前结冰传感器非线性校正存在的问题，提出了利用BP网络建立传感器逆模型的校正方法。文中采用功能强大的MATLAB工具软件，对神经网络进行训练，获得权值、阈值。在实际应用中的结果表明，该方法简单、实用，大大方便了产品性能一致性不高的结冰传感器在测控系统中的应用。
关键词 BP网络 非线性校正 结冰传感器
Approaches to Non-linearity Compensation of Ice-detector
Based on BP Network
Wang Hua(Col
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基于两种神经网络的图像传感器串扰补偿方法对比研究.pdf
基于两种神经网络的图像传感器串扰补偿方法对比研究
摘要
图像传感器作为一种重要的光电元器件，在红外探测、汽车电子、人脸识别等众
多领域具有广泛的应用。由于其具备抗辐射能力强、动态范围广、驱动简便、集成度
高、功耗低、成本低、尺寸小等优势，因此市场发展迅猛。图像传感器产生的噪声主
要包括固定模式噪声和随机噪声。在成像时，固定模式噪声对信号的影响明显大于随
机噪声。在光电转换过程中，图像传感器的像元不仅会对本色光产生响应，同时还会
对异色光产生响应，导致相邻像元间发生串扰。串扰属于固定模式噪声，这种噪声降
低了图像数据的信噪比，给后续的处理带来一定困难。因此，有必要对固定模式噪声
进行补偿，以提高
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基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法.pdf
21 4 ( ) Vol21, No4
2005 10 JOURNAL OF SUZHOU UNIVERSIT Y( NATURAL SCIENCE EDITION) Oct 2005
: 100020 3(2005)
BP
蒋小燕,
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一种基于模块化神经网络的出水BOD传感器异常检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819087 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110185682.8
(22)申请日 2021.02.11
(71)申请人 北京工业大学
地址
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一种基于卷积神经网络的光纤传感器光斑分析方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112561898 A
(43)申请公布日 2021.03.26
(21)申请号 202011534031.7 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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基于阵列波导光栅和神经网络算法的Fabry-Perot干涉传感器解调系统及方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114877923 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210434907.3
(22)申请日 2022.04.24
(71)申请人 海南大学
地址 570100 海
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智能传感器系统神经网络技术及其在智能传感器系统中的应用演示课件.ppt
如果任意设置网络初始权值，那么对每个输入模式p, 网络输出与期望输出一般总有误差。定义网络误差为 式中，dpj表示对第p个输入模式输出单元j的期望输出。δ学习规则的实质是利用梯度最速下降法，使权值沿误差函数的负梯度方向改变。 若权值Wji的变化量记为ΔWji, 则 好好的 而 这里，令 于是 这就是通常所说的δ学习规则。 好好的 当Opj表示输出层单元的输出时，其误差 好好的 当Opj表示隐单元输出时，其误差 好好的 故 至此，BP算法权值修正公式可统一表示为 对于输出单元 对于隐单元 (6-26) 好好的 在实际应用中，考虑到学习过程的
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类神经网络节点.pptx
BP（Back-Propagation）神经网络模型什么是神经网络模型？ 定义：神经网络，有时也称作多层感知器（MLPs），本质上是人脑处理信息方式的简化模型。它通过模拟大量相互连接的简单处理单元工作，这些处理单元好像神经元的抽象化版本。。BP神经网络模型三层BP网络 经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望的输出。类神经网络节点 类神经网络节点用于创建并训练类神经网络。类神经网络，有时也称作多层感知器，本质上是人脑处理信息方式的简化模型。 要求：对字段类型没有限制。类神经网络可以处理数值型、字符型以及卷标型输入输出字段。类神经网络节点要求一个或更多字段
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基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究.pdf
《工业控制计算机》2025年第38卷第2期19
基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究
ResearchonGasSensorModelPredictionandAnalysisBasedonBPNeuralNetwork
盛佳慧（（湖南大学物理与微电子科学学院,湖南长沙410082)
蔡勇（湖南大学半导体学院(集成电路学院),湖南长沙410082)
摘要：针对新型传感器研发中，电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题，设计了
一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据，引入BP神经网络进行数据拟合，并通过SA算法优化神经网络建立气
体传感器模型，以MQ-
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BP神经网络对霍尔电流传感器温度补偿的方案设计.docx
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第1章绪论
1.1本课题的研究背景及意义
随着逆变装置以及开关电源等的迅速普及，再加之新型半导体器件的广泛使用，先前存在的电流和电压检测元件已经不再适用于高频、宽频谱波形信号的检测。霍尔电流传感器作为新型电流传感器应运而生，成功填补了高性能电流检测器件的空位。
霍尔电流传感器凭借其优越的电性能可以隔离主回路电流与控制回路电流，这种电检测元件像是互感器与分流器的结合体，但是却综合了二者的优点，克服了缺点。它不仅可以检测直流而且可以检测交流，还可以对瞬态电流的峰值进行检测，可以成功替代互感器和分流器。因其在检测电流过程是非接触式检测，所以它不会消耗被测电路的电能。霍尔电流传感器凭借
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基于非加热气体传感器的神经网络的气体检测.pdf
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基于神经网络的多传感器智能融合算法：原理、应用与挑战.docx
基于神经网络的多传感器智能融合算法：原理、应用与挑战
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科技飞速发展的时代，多传感器融合技术已成为众多领域研究的焦点。随着传感器技术的不断进步，各类传感器如摄像头、雷达、激光雷达、惯性测量单元（IMU）等在性能和种类上都有了显著提升。然而，单一传感器在信息获取方面存在诸多局限性，例如摄像头在恶劣天气条件下成像质量会严重下降，雷达则难以提供目标的详细视觉特征。为了克服这些局限，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术的发展历程丰富且具有重要意义。二战期间，为提升对目标的探测与识别能力，开始尝试将多个雷达及其他类型传感器组合运用，这便是多传感器融合技术的