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基于指数神经元的模型感知器的设计  
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【英文篇名】 Design of Model Perceptron Based on Exponent Neuron
【下载频次】 ★★
【作者】 田广军; 杨丽君; 史锦珊;
【英文作者】 TIAN Guangjun\ YANG Lijun\ \ SHI Jinshan (College of Electrical Engineering; Yanshan University; Qinhuangdao Hebei 066004; P.R.China);
【作者单位】 燕山大学电气工程学院; 燕山大学电气工程学院 河北秦皇岛; 河北秦皇岛;
【文献出处】 传感技术学报 , Journal of Transcluction Technology, 编辑部邮箱 2003年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 指数神经元; 模型感知器; 自适应;
【英文关键词】 exponential neuron; modeling perceptron; adaptive;
【摘要】 基于神经元感知器结构并采用最速下降自适应算法 ,针对电导、温度、湿度、水分、浓度、油粘度等测量问题设计一种基于指数神经元的自适应模型感知器 ,同时在一定意义上实现了信息融合。分析讨论了学习参数对感知器建模工作性能的影响 ,给出了电导、温度、水分应用实例的仿真曲线。结果表明 ,所设计的自适应模型感知器应用于传感器及测量系统的自动建模是有效的。该种建模方法和机制也可作为智能单元 (硬件或软件 )灵活地应用于实际测量或控制系统 ,从而取代传统的人工曲线拟和方法
【英文摘要】 With the structure of neuron perceptron and adaptive algorithm combined, an adaptive modeling perceptron based on exponential neuron is designed, for measurement of such measurands as temperature, moisture, humidity, conductivity, viscosity, etc. Simultaneously, in some sense, it can realize fusion of space-time signal. The effect of learning parameters upon adaptive performance is discussed. Simulation curves with adaptive algorithm are given, and the modeling perceptron proved to be effective and availabl...
【分类号】 TP212
【正文快照】 随着测量工程实践的不断深入 ,传感器及测量和控制系统越来越不能依赖于精确的数学模型来解决日益复杂的实际工程问题。文献 [1 ]针对测量模型问题 ,提出了一种根据遗传规则来寻求最匹配曲线的新方法 ,与传统的曲线拟合方法相比有了很大改进 ,但是由初等函数组合成的数学表达式

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