基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别
·摘要: 利用小渡神经网络自适应学习分类的优点,提出将多个小波神经网络并联使用,改进小波网络结构,在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基,用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类.实验表明...
神经毒气技术资料下载专区,收录500份相关技术文档、开发源码、电路图纸等优质工程师资源,全部免费下载。
·摘要: 利用小渡神经网络自适应学习分类的优点,提出将多个小波神经网络并联使用,改进小波网络结构,在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基,用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类.实验表明...
简要分析由MEMS 工艺制成的新型微气体传感器阵列的原理及其优点,在此基础上,应用人工神经网络对气体传感器阵列的输出进行模式分类、识别,实现对单一或混合气体的有选择性探测,识别率可高达95 %。
该文介绍了一种基于人工神经网络进行气体传感器故障检测的新方法,文中利用单个气体传感器的输出信息为气体传感器建立了动态非线性神经网络气体传感器输出模型,并利用该模型进行在线故障检测。实际使用证明
·摘要: 小波神经网络是基于小波分析理论所构成的一种新的神经网络模型,通过使用小波分析,可以在任意水平上分析燃气负荷,并能有效地提取分解.本文利用小波神经网络构造了城市燃气用气量的数学模型,并对模型参数的确定,影响负荷预测的各种...
与其他有毒气体检测方法相比,电化学传感器具有功耗低、交叉灵敏度低、长期稳定性出色等特点,非常适合电池供电的便携式应用。 系统设计考虑因素: 低功耗,尽量延长电池寿命 高可靠性,需要精确、强健、低漂移的信号链 充分发挥电化学传感器的优...