【摘 要】
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为了提高气体管道泄漏检测的效率与准确性,文中结合BP神经网络设计了一套气体管道泄漏检测方法,并以医用呼吸机气体管路为对象进行测试。在气路分析的基础上,借助试凑法与MAT
【机 构】
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南京中医药大学附属江苏省中医院设备处
【基金项目】
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江苏省科技计划项目(Y14086)
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为了提高气体管道泄漏检测的效率与准确性,文中结合BP神经网络设计了一套气体管道泄漏检测方法,并以医用呼吸机气体管路为对象进行测试。在气路分析的基础上,借助试凑法与MATLAB软件平台确定神经网络各层的神经元数量,方案采用Trainglm算法作为样本数据的训练算法。通过在医用呼吸机上进行的实测结果表明,文中所设计的方法比传统的呼吸机漏气检测方法具有较好的泛化能力与较高的精度,且误差平均值较小、稳定性与重复性较好,是一种气体管道漏气检测的有效手段。
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