期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于再生核RBF神经网络的瓦斯突出预测系统 被引量:2
1
作者 彭泓 王聪 王斌 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2012年第6期1463-1466,共4页
该设计的瓦斯突出预测系统由数据采集,数据传输和数据处理三部分组成;首先使用层次分析法和MATLAB选择出了瓦斯突出影响因素,然后使用TMS320C6713和PCI总线技术设计了数据采集和传输系统,同时采用再生核算法来进行RBF神经网络的训练,通... 该设计的瓦斯突出预测系统由数据采集,数据传输和数据处理三部分组成;首先使用层次分析法和MATLAB选择出了瓦斯突出影响因素,然后使用TMS320C6713和PCI总线技术设计了数据采集和传输系统,同时采用再生核算法来进行RBF神经网络的训练,通过W12[a,b]空间插值逼近的方法,把RBF神经网络的训练转换为解线性方程组,最后使用LABVIEW,MATLAB和CCS混合编程实现了再生核RBF神经网络的训练和仿真以及TMS320C6713软件开发,准确地预测出了瓦斯突出。 展开更多
关键词 再生核rbf神经网络 瓦斯突出 pci总线
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部