| 基于改进神经网络算法的PM2.5污染信号分析检测 |
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| 引用本文： | 朱洪,蹇红梅,刘小芳.基于改进神经网络算法的PM2.5污染信号分析检测[J].计算机测量与控制,2015,23(5):1479-1481. |
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| 作者姓名： | 朱洪 蹇红梅 刘小芳 |
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| 作者单位： | 四川理工学院,四川自贡,643000 |
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| 基金项目： | 企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室，四川理工学院人才引进项目，四川理工学院学科建设工程项目 |
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| 摘 要： | 当前为了保证污染信号分析的精度,在对PM2.5污染进行检测的过程中,需处理的数据量过大,导致经典神经网络方法遇到矛盾数据时,需要花费大量的数据校验时间,收敛速度下降,检测效率大幅降低,提出一种基于改进神经网络算法的PM2.5污染检测方法,在分析标准神经网络算法的基础上,允许信号跳变精确度范围内,在层与层之间引入容错性变量,同时在计算阈值的过程中融人松弛变量,提高收敛速度;避免神经网络陷入局部最优解;采用改进神经网络算法,通过不断调整网络的权值以及污染阈值,对PM2.5污染信号进行高效检测;以飞利浦公司的新一代检测系统为测试器材,测试结果表明,采用所提方法得到的PM2.5污染检测效率明显提高.
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| 关 键 词： | 改进神经网络算法 污染检测 网络误差 |
PM2.5 Pollution Detection Signal Analysis Based on Improved Neural Network Algorithm |
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| Zhu Hong,Jian Hongmei,Liu Xiaofang.PM2.5 Pollution Detection Signal Analysis Based on Improved Neural Network Algorithm[J].Computer Measurement & Control,2015,23(5):1479-1481. |
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| Authors: | Zhu Hong Jian Hongmei Liu Xiaofang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural network algorithm PM2 5 pollution detection network error |
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