基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究

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基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究

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毕业论文范文题目：基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究，论文范文关键词：基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究
基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着人们生活水平的提高,家居装修成为热门话题。但是这些装修材料里面含有许多微量污染气体,人们长期生活在这种环境下,身体健康会受到极大威胁,因此对这些污染气体的检测就显得非常重要了。本文研究了基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法。（本文此处忽略..）由于有害气体不止一种,我们采用金属半导体氧化物气体敏感传感器阵列来采集气体信号。针对小波神经网络精度高,学习速度快的特点,我们将小波神经网络模式识别算法应用于室内混合气体的检测。在目前常用的一维小波神经网络(经典的小波神经网络)的基础上,（略..）我们研究了用来处理多维数据信息的小波神经网络,并将其应用于室内混合气体检测,主要是基于小波神经网络学习收敛速度较快,对网络输入不是很敏感,以及小波神经网络可以有效的进行函数逼近或者信号逼近的特点。传统的前馈神经网络多采用误差反传学习算（本文此处忽略..）法对网络进行训练,但是误差反传学习算法具有容易陷入局部极小值,收敛速度慢以及容易导致震荡等缺点。针对这些缺点,我们对传统的误差反传学习算法进行了两点改进,一是采用基于梯度符号变化的局部学习率自适应算法,二是采用引入动量项的方法。我们使（文章此处忽略..）用改进的误差反传算法来训练小波神经网络,能够有效的加速算法的收敛速度和有效的避免算法陷入局部极小值,避免震荡的出现。最后通过Matlab仿真实验用训练好的小波神经网络对混合气体进行定性、定量分析,并得到了令人满意的效果。

以上为本篇毕业论文范文基于小波神经网络改进算法的混合气体检测方法研究的介绍部分。

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