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摘 要:本发明公开了一种基于神经网络的卡尔曼滤波甲醛检测方法,包括1)初始化检测环境,确定环境参数;2)模拟检测过程数据,得出神经网络训练数据;3)建立两输入一输出结构的神经网络,采用BP神经网络,附加动量学习规则,训练神经网络;4)进行第一次检测估计;5)判断是否停止检测;6)如果停止则休眠等待,如果不停止,则使用卡尔曼滤波估计甲醛含量。本发明通过离线训练神经网络的方法,建立了检测量与状态转移量之间的关系,进而解决了传统卡尔曼滤波在甲醛检测时,状态方程特别是状态转移量难以确定的问题,极大的提高了甲醛检测的速度、精度与可靠性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201310740484.9 | 专利名称: | 基于神经网络的卡尔曼滤波甲醛检测方法 |
申请日: | 2013-12-30 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N33/00搜分类 环保搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |