[发明专利]基于人工神经网络的SF6气体光纤检测定量分析方法在审
| 申请号： | 201811523406.2 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109632649A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 钱国超;彭庆军;王稼轩;陈伟根;万福;马仪;程志万;周仿荣;邹德旭;黄星;洪志湖;刘光祺;颜冰 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01R31/12;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/06 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理事务所(普通合伙) 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： |
本申请提供了一种基于人工神经网络的SF6气体光纤检测定量分析方法，包括：获取影响SF6气体光纤检测定量分析因素的训练样本；基于前馈神经网络和所述训练样本训练神经元激励函数；预设神经元网络期望输出R，根据所述神经元网络期望输出通过训练获得使神经元输出 |
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| 搜索关键词： | 光纤检测 定量分析 人工神经网络 神经元 神经元网络 光谱数据 训练样本 权值和 神经元激励函数 压强 定量分析结果 前馈神经网络 外部因素影响 神经元输出 成分信号 激光功率 有效减少 准确度 输出 光滑性 特征性 期望 预设 申请 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的SF6气体光纤检测定量分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取影响SF6气体光纤检测定量分析因素的训练样本；基于前馈神经网络和所述训练样本训练神经元激励函数；所述神经元激励函数为![]()
其中，f(y)为神经元的激励函数，z为神经元网络的运算输出，x为神经元的输入，k为相应神经元输入的权值，b为神经元阈值；预设神经元网络期望输出R，根据所述神经元网络期望输出通过训练获得使神经元输出![]()
接近期望值R的神经元的权值和阈值；根据获得的神经元的权值和阈值以及结合影响SF6气体光纤检测定量分析因素的输入，预测SF6气体光纤检测定量分析结果。
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