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题名基于优化BP神经网络的钢板测速修正方法
被引量：2
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作者
唐银凤
贺赛先
耿学贤
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机构
武汉大学电子信息学院
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出处
《计算机测量与控制》
北大核心
2014年第10期3105-3107,3128,共4页
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文摘
在采用激光多普勒仪测速的钢板长度测量过程中,针对由于钢板表面因素和测量环境所引起的测量速度数据失真问题,设计了基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化BP神经网络的钢板测速数据处理模型;通过进行多普勒测速数据分析调整BP网络结构和参数,依据误差反向传播理论将测速数据自适应地进行非线性拟合,修正测速粗差,最后计算钢板准确长度;与最小二乘(LS)拟合法的对比实验结果表明,该方法能更加准确地进行失真数据修正,现场运行结果表明该方法可将钢板测长精度提高10%以上,满足钢板长度测量的精度要求。
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关键词
测速修正
多普勒测速
神经网络
BP算法
钢板测长
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Keywords
speed correcting
laser Doppler velocimetry
neural network
BP algorithm
steel plate length measurement
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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