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沈阳市科技攻关计划项目(1071122-2-00)

作品数:2 被引量:10H指数:2
相关作者:李智王圣毫赵殿瑞郑维平李健更多>>
相关机构:沈阳工程学院沈阳理工大学更多>>
发文基金:沈阳市科技攻关计划项目更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇系统设计
  • 1篇近红外
  • 1篇近红外光
  • 1篇近红外光谱
  • 1篇基于傅立叶变...
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇工神经网络
  • 1篇光谱
  • 1篇红外
  • 1篇红外光
  • 1篇红外光谱
  • 1篇傅立叶变换
  • 1篇VC++
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网

机构

  • 2篇沈阳工程学院
  • 1篇沈阳理工大学

作者

  • 2篇王圣毫
  • 2篇李智
  • 1篇郑维平
  • 1篇赵殿瑞
  • 1篇李健

传媒

  • 1篇分析测试学报
  • 1篇沈阳工程学院...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于傅立叶变换的人工神经网络近红外光谱定量分析法被引量:8
2012年
将原始光谱进行一定的预处理后,以其快速傅立叶变换FFT的前N个系数作为人工神经网络(ANN)的输入量,不仅确保了大量有用信息参与模型的建立,同时实现了优越的滤波功能。以汽油的辛烷值和煤粉干燥基高位发热量(Qgr.d)的近红外光谱建模,当采用前20个FFT系数的傅立叶变换-径向基网络(FFT-RBF)时,辛烷值模型的预测误差均方根(RMSEP)可达0.152,相关系数为0.976,当采用前30个FFT系数时,快速FFT-RBF煤粉干燥基高位发热量模型的RMSEP为0.256,相关系数为0.923,说明FFT-RBF模型有着很好的预测能力。研究表明基于傅立叶变换的人工神经网络近红外光谱定量分析法,特别是FFT-RBF具有良好的预测能力。
李智王圣毫郑维平赵殿瑞
关键词:近红外光谱傅立叶变换人工神经网络
基于神经网络的燃煤发热量在线预测系统设计被引量:2
2009年
鉴于煤发热量预测不准确和人工神经网络实现困难等问题,介绍了怎样使用VC++和Matlab混合编程实现煤高位发热量在线预测的过程,以及这种方式的优点和使用前景.该方法用VC++MFC应用程序调用Matlab的引擎,并在后台程序中创建一个BP神经网络,最后在应用程序中完成对煤高位发热量的预测,实验结果令人满意.把该思想应用到在线煤质检测上不失为一种好方法.
王圣毫李健李智
关键词:VC++MATLABBP神经网络
共1页<1>
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