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BP神经网络在电池分选中的应用 被引量:3
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作者 武云丽 李革臣 陈松林 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2001年第5期10-13,共4页
针对电池分选中,由于输入技术参数存在噪声而引起误选率过高的问题,以 BP(badk-propagation)神经网络为基础,使用抽样学习的方法,提出了多参数输入的电池分选方案.实验结果表明,该方法能在技术参数存在噪声... 针对电池分选中,由于输入技术参数存在噪声而引起误选率过高的问题,以 BP(badk-propagation)神经网络为基础,使用抽样学习的方法,提出了多参数输入的电池分选方案.实验结果表明,该方法能在技术参数存在噪声的情况下,通过网络训练可减小分选误差. 展开更多
关键词 电池分选 BP神经网络 抽样学习 误选率 分选误差
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