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J-GLOBAL ID：202002261152804175   整理番号：20A2102218

粒子生存値を導入したSPSO-BPガスセンサ補償アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

SPSO-BP gas sensor compensation algorithm with particle survival value

著者 (5件)： Cheng Yang (西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031) ,  Li Bailin (西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031) ,  Ouyang (西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031) ,  Luo Jianqiao (西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031) ,  Huang Hanpeng (西南交通大学机械工程学院,四川成都,610031)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 39  号： 8  ページ： 134-137  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑な環境におけるガスセンサの安定性が不足している問題を解決するために,改良逆伝搬(BP)ニューラルネットワークに基づくセンサ補償アルゴリズムを提案した。最初に,温度湿度補償に基づくBPニューラルネットワークを構築し,各層のノード数を決定した。次に,パーティクルスウォーム最適化(PSO)を用いてBPニューラルネットワークの初期重みと閾値を最適化した。最後に,粒子生存とシミュレーテッドアニーリングを用いて,従来のPSOアルゴリズム(SPSO)を改良して,モデルのグローバル極値最適化能力を改善した。実験結果は,改良SPSOアルゴリズムが従来のPSOアルゴリズムより良い最適化能力を持ち,SPSOとBPニューラルネットワークを組み合わせて,ガスセンサの温度湿度補償精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  センサ ,  ガスセンサ ,  シミュレーテッドアニーリング
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  温湿度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生存 ,  ガスセンサ ,  補償 ,  アルゴリズム