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控制动态电磁感应强度的神经网络逆向建模方法

A Neural Network Converse Modeling Method for Controlling the Dynamic Electromagnetic Induction Intensity
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摘要 介绍了基于B-H磁滞回线,利用BP人工神经网络建立的逆向B-H模型。根据建立的这个模型,利用simulink对这个模型进行仿真,通过输入期望的磁感强度信号,得到需要的磁场强度信号。 This paper introduced how to model a converse H-B modeling with BP neural network for hysteresis. Simulink was used to simulate this modeling and get the needed magnetic density signal by importing magnetic induction signal.
作者 王志选 张晓丽 朱家强
机构地区 吉林大学测试科学实验中心
出处 《实验室研究与探索》 CAS 2007年第4期69-71,共3页 Research and Exploration In Laboratory
关键词 动态电磁场 磁滞回线 神经网络 逆向建模 dynamic electromagnetic field hysteresis neural network converse modeling
分类号 TP271.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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共引文献19

实验室研究与探索
2007年 第4期

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