基于神经网络方法的金属管浮子流量计的研究

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基于智能金属管浮子流量计的实验研究 ,本文通过 BP网络建立数学模型 ,将 L M算法及 BR算法有机结合 ,最终获得了在收敛速度、泛化能力和精度上均达到实用要求的新型浮子位置信息检测的有效算法。 Based on the experimental research of the smart metal tube float flowmeter, this paper builds a mathematical model through BP network and combines the LM algorithm with the BR algorithm. Finally, we obtain the new float position information which meet the practical requirements on convergence rate, generalization ability and precision Effective algorithm of detection.
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