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针对电池分选中,由于输入技术参数存在噪声而引起误选率过高的问题,以BP(back-propagation)神经网络为基础,使用抽样学习的方法,提出了多参数输入的电池分选方案.实验结果表明,该方法能在技术参数存在噪声的情况下,通过网络训练可减小分选误差.
BP神经网络在电池分选中的应用
【摘 要】
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针对电池分选中,由于输入技术参数存在噪声而引起误选率过高的问题,以BP(back-propagation)神经网络为基础,使用抽样学习的方法,提出了多参数输入的电池分选方案.实验结果表
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机与控制学院
【出 处】
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哈尔滨理工大学学报
【发表日期】
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2001年5期
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