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基于BP神经网络的动态称重系统研究

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摘要 现行的动态称重最终处理算法有着各种各样的优缺点,根据对生产线检测系统中动态称重信号的分析以及前人类似的科研成果,由于在利用神经网络进行训练模型时,算法会根据原始输入信号的特点进行自主学习,在此过程中又不断有误差信息反馈,相当于给信号处理过程装了一个“大脑”,故选择神经网络算法作为动态称重处理算法,在解决动态信号过程中起到了较为理想的结果。本研究的焦点是动态称重、神经网络和信号处理技术。
作者 李家豪
出处 《科技传播》 2024年第3期11-13,共3页 Public Communication of Science & Technology
基金 2023年浙江省教育厅一般科研项目“基于神经网络的箱式产品动态检测及分拣系统研究”(课题编号:Y202352035) 2023宁波城市职业技术学院年度校级科研项目“基于动态算法的成品缺件检测研究”(课题编号:ZZX23160) 宁波市教育科学规划2023年度研究课题“数字化时代高校教学方式变革研究”(课题编号:2023YGH069)。
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参考文献3

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