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一种基于双级人工神经网络的五孔气动探针标定方法

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本发明公开了一种基于双级人工神经网络的五孔气动探针标定技术方法，利用人工神经网络来预测五孔气动多孔探针的校准参数，通过构建第一、二基准人工神经网络ANN1、ANN2，输入的特征参数均为气动探针测量得到的特征参数kMa、kα、kγ，ANN1输出的标定参数为Mact、αct、γct、kpt、kps的无误差预测值，ANN2输出的标定参数为Mact、αct、γct、kpt、kps的误差预测值，使用五孔气动探针测量的校准数据分别训练和测试ANN1、ANN2，分别通过网络隐含层数量、训练算法、激活函数和神经元数量的不同组合进行系统分析，以找到与基准网络相比的最优网络参数解；使用最佳网络结构来实现两级标定预测，两个神经网络的预测之和为预测标定值。本发明具有易于实现、泛化性好、测试精度高等优点。

著录项

公开/公告号CN114046959A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-15

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院工程热物理研究所;
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申请/专利号CN202111453628.3
发明设计人张燕峰;卢新根;张子卿;董旭;屈骁;雷志军;
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申请日2021-12-01
分类号G01M9/06(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11579 北京锺维联合知识产权代理有限公司;
代理人原春香
地址 100190 北京市海淀区北四环西路11号
入库时间 2023-06-19 14:12:50

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法律状态公告日

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法律状态
2022-02-15

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