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基于BP神经网络控制模型实现方法研究

RESEARCH ON REALIZATION METHOD OF CONTROL MODEL BASED ON BP NEURAL NETWORK
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摘要 基于对BP神经网络结构、神经元模型和神经网络学习算法的研究,以实现对形变仪器中常用的执行器步进电机的精确控制为例,提出了一种可应用于地震形变观测系统调零和标定装置的智能高效控制模型的具体实现方案。该方案是实现智能形变传感器自完善和自适应功能的基础,也可用于智能恒温装置等多个领域。 Based on Back-Propagation neural network structure, neuron model and neural network learning algorithm, and precise control of stepper motor as an example, this paper present a scheme which can be applied to zero and calibration device for high efficiency intelligent control model. This scheme can achieve high precision intelligent sensor to self adjust and self adaptation, also can be used in many fields such as intelligent thermostat.
作者 杨峰 史勇军 丁新娟 郭春生 YANG Feng, SHI Yong-jun, DING Xing-juan, GUO Chun-sheng(Earthquake Agency of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830011, Xinjiang, Chin)
出处 《内陆地震》 2018年第1期1-6,共6页 Inland Earthquake
基金 新疆维吾尔自治区地震局地震科学基金(201509)
关键词 地震 智能传感器 BP神经网络 步进电机 Earthquake Intelligent sensor Back-Propagation neural network Stepper motor
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