[发明专利]一种基于神经网络的粉尘浓度检测方法在审
| 申请号： | 202111176735.6 | 申请日： | 2021-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN113777000A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 李继明;程学珍;许传诺;赵猛;陈坤;冯浩 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G01N15/06 | 分类号： | G01N15/06;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/10 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 李舜江 |
| 地址： | 266000 山东省青*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络的粉尘浓度检测方法，涉及粉尘浓度检测技术领域，方法包括配置粉尘浓度检测系统；通过粉尘浓度传感器获取粉尘浓度数据；基于小波阈值对粉尘浓度数据进行去噪处理，并提取粉尘浓度数据的特征值；把提取的特征值作为输入量，通过BP神经网络模型对粉尘浓度数据进行融合分析，输出分析结果。方法在粉尘浓度检测中减少了融合误差，提高了融合精度，收敛性能得到有效改善，在粉尘浓度准确检测工程中具有一定的实际意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 粉尘 浓度 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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