国家自然科学基金(50077016)

作品数：23被引量：178H指数：7
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相关作者：刘君华张永怀朱长纯赵向阳白鹏更多>>
相关机构：西安交通大学西安工程科技学院南京信息职业技术学院更多>>
相关期刊：《分析仪器》《Journal of Semiconductors》《传感技术学报》《信息与控制》更多>>
相关主题：红外气体分析器气体传感器混沌虚拟仪器数据融合更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程电气工程电子电信更多>>
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基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性被引量：6
《西安交通大学学报》2003年第8期787-790,共4页张永怀 刘君华 
国家自然科学基金资助项目(50077016).
应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用...
关键词：红外气体分析器 选择性 数据融合 神经网络 
采用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性被引量：54
《传感技术学报》2002年第3期185-188,共4页张永怀 刘君华 
国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 770 16)
本文采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿 .提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法 ,有效地改善了BP网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷 ,并编制了训练程序 .结果表明 ,经B...
关键词：BP算法 数据融合 传感器 
数据融合新技术在识别变压器油中四种特征气体的研究被引量：14
《中国电机工程学报》2001年第8期10-14,共5页张勇 李昕 刘君华 吴浩扬 
国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 770 16 );教育部博士点基金资助项目 (980 6 982 8)&&
通过将气敏元件阵列技术和遗传神经网络相结合[1] ,来检测电力变压器油中的 4种微量故障特征气体 (H2 、C2 H4 、C2 H2 和CO)。实验结果表明 ,该技术的泛化能力较强 ,但识别精度在某些值处达不到实用的要求。例如 ,针对变压器油中故障...
关键词：变压器油 识别 特征气体 数据融合 电力变压器 
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