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为解决普通数理方法难以进行转筒式称量效率预测的问题,基于BP神经网络,建立人工神经网络算法模型。对模型输入项进行分析,找出影响称重效率的重点关联因素,研究在5种输入层因素下,模型称量效率的预测精度,并进行仿真分析。结果表明:该模型能有效预测转筒式称量方式的称量效率,且预测精度较高。
基于BP神经网络的转筒式称量系统的称量效率预测
【摘 要】
：
为解决普通数理方法难以进行转筒式称量效率预测的问题,基于BP神经网络,建立人工神经网络算法模型。对模型输入项进行分析,找出影响称重效率的重点关联因素,研究在5种输入层
【机 构】
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中国兵器装备集团自动化研究所有限公司智能制造事业部
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2020年2期
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