Improving and Appraising on Training Algorithm of Neural Network in Soft Measurement of Dynamic Flow

机译：动态流量软测量中神经网络训练算法的改进与评价

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To solve the measurement of dynamic flow in hydraulic servo systems by applying neural network is an important work in the field. The difficulty is the improving on the training algorithm. First of all, the performance of the training algorithm of neural network was sum-up and advanced. Then output weight optimization-hidden weight optimization, fusing and adaptive alternation algorithms were put forward respectively. Finally, their performances are validated and appraised through experimentations. The research work is very significative to the soft measurement technology of dynamic flow.

机译：应用神经网络解决液压伺服系统中动态流量的测量是该领域的一项重要工作。困难在于训练算法的改进。首先，总结并提高了神经网络训练算法的性能。然后分别提出了输出权重优化-隐藏权重优化，融合和自适应轮换算法。最后，通过实验对他们的表现进行了验证和评估。该研究工作对动态流量软测量技术具有重要意义。

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来源
《International Conference on Fluid Power Transmission and Control(ICFP' 2005); 20050405-08; Hangzhou(CN)》|2005年|P.2.32-2.36|共5页
会议地点 Hangzhou(CN)
作者
Wang Yiqun; Tang Yong; Jiang Wanlu; Wang Hongyan;
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作者单位

College of Mechanical Engineering, Yanshan University, QinHuangdao, China, 066004;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类液压传动;工程流体力学;
关键词
dynamic flow; soft measurement; neural network; fusing algorithm; adaptive alternation algorithms; learning factor;

机译：动态流量;软测量;神经网络;融合算法;自适应交替算法;学习因子;

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