基于PID算法的BP网络在被测装置的输出数据证实中的应用  

The Application of BP Neural Network by Using Discrete Increment PID Algorithm in Data Verification Technology

作　　者：康海燕[1] 吴晓红[2] 任德官[2] 徐秀斌 

机构地区：[1]宁波城市职业技术学院计算机技术系,浙江宁波315100 [2]浙江师范大学智能计算与并行计算研究所,浙江金华321004 [3]浙江师范大学数理学院信息与计算科学系,浙江金华321004

出　　处：《数学的实践与认识》2007年第2期86-91,共6页Mathematics in Practice and Theory

摘　　要：将离散型增量式P ID算法用于BP网络的学习,把神经网络作为预测器,利用数据证实技术,对苏州市明达电器设备有限公司生产的两款稳压器DBW-10、SBW-10作为例子进行仿真,说明通过神经网络可实现对具有黑箱效应的被测装置进行监测并实现实时故障示警.we regard neural networks as predictors, and use data verification technology to simulate two types of manostats, DBW-10 and SBW-10, made by Suzhou Mingda Electrical device Ltd. We find that we can monitor devices with black boxes and give real time fault warnings by using neural networks.

关 键 词：神经网络 数据证实 PID算法 时间序列 

分 类 号：O213.2[理学—概率论与数理统计]