基于BP神经网络的高精度电容测量

刘湘鹏; 袁冠辉; 陆永辉; 颜浪波

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基于BP神经网络的高精度电容测量

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针对工程应用中电容的测量过度依赖仪器设备,难以实现高精度实时测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的高精度电容测量方法。利用由DSP,DDS,AGC,ADC和阻容分压等电路构成的数据获取模块采集50个标准电容两端的分压幅值,经过数据清洗与中值滤波去噪预处理后形成71个特征值,以此构建C-U数据集;建立3层隐藏层结构为16×32×16的BP神经网络模型,并进行训练和测试,获取电容预测模型,分析模型性能。测试结果表明,模型预测值与真实值的平均相对误差仅为2.6291%;预测模型在训练集与测试集上的决定系数R^(2)均达到了0.99,具有很好的泛化能力。

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来源
《无线电工程》 |2022年第3期|399-406|共8页
作者
刘湘鹏; 袁冠辉; 陆永辉; 颜浪波;
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作者单位

重庆大学电气工程学院;

玉林师范学院物理与电信工程学院智能信息与通信技术研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电容测量及仪器;人工神经网络计算机;
关键词
电容测量; BP神经网络; 数据清洗; 中值滤波; 信号去噪;

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