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基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的PM2.5污染信號分析檢測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(四川理工學(xué)院,四川 自貢 643000)

作者簡(jiǎn)介:

朱 洪(1975),女,江蘇南京人,碩士,副教授,主要從事計算機應用技術(shù)方向的研究。 蹇紅梅(1980),女,四川自貢人,碩士,副教授,主要從事多媒體技術(shù)方向的研究。 劉小芳(1969),女,重慶人,博士,教授,碩士導師,主要從事智能信息處里、數據挖掘、模式識別與智能系統方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

企業(yè)信息化與物聯(lián)網(wǎng)測控技術(shù)四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗室(2014WZJ01);四川理工學(xué)院人才引進(jìn)項目(2012RC21); 四川理工學(xué)院學(xué)科建設工程項目(2014JC01)。


PM2.5 Pollution Detection Signal Analysis Based on Improved Neural Network Algorithm
Author:
Affiliation:

(Sichuan University of Science & Engineering, Zigong 643000,China)

Fund Project:

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    摘要:

    當前為了保證污染信號分析的精度,在對PM2.5污染進(jìn)行檢測的過(guò)程中,需處理的數據量過(guò)大,導致經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法遇到矛盾數據時(shí),需要花費大量的數據校驗時(shí)間,收斂速度下降,檢測效率大幅降低,提出一種基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的PM2.5污染檢測方法,在分析標準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的基礎上,允許信號跳變精確度范圍內,在層與層之間引入容錯性變量,同時(shí)在計算閾值的過(guò)程中融入松弛變量,提高收斂速度;避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )陷入局部最優(yōu)解;采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法,通過(guò)不斷調整網(wǎng)絡(luò )的權值以及污染閾值,對PM2.5污染信號進(jìn)行高效檢測;以飛利浦公司的新一代檢測系統為測試器材,測試結果表明,采用所提方法得到的PM2.5污染檢測效率明顯提高。

    Abstract:

    Currently in order to ensure the accuracy of pollution of the signal analysis, in the testing process of PM2.5 pollution, need to deal with the amount of data is too large, lead to classical neural network method when you meet the contradiction between data need to spend a large amount of data checking time, convergence rate fell, the detection efficiency is greatly reduced, put forward a kind of PM2.5 pollution detection method based on improved neural network algorithm, based on the analysis of the standard neural network algorithm, and allow the signal jump range, precision in the introduction of fault tolerance between layer and layer variables, at the same time in the process of calculation threshold into the slack variables, improve convergence rate; Avoid neural network into a local optimal solution. With the improved neural network algorithm, and through continuous adjust the network weights and threshold, the pollution of PM2.5 pollution signal detection efficiently. In the company of a new generation of test system for test equipment, test results show that the proposed method of PM2.5 pollution detection efficiency has been improved significantly.

    參考文獻
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引用本文

朱洪,蹇紅梅,劉小芳.基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的PM2.5污染信號分析檢測計算機測量與控制[J].,2015,23(5):1479-1481.

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