【摘 要】
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为了准确、快速、高效地检测汽车尾气中各气体的质量分数,结合传感器阵列和神经网络技术,设计了一种汽车尾气检测系统。为了提高神经网络模型的拟合和预测能力,提出伪逆BP集
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为了准确、快速、高效地检测汽车尾气中各气体的质量分数,结合传感器阵列和神经网络技术,设计了一种汽车尾气检测系统。为了提高神经网络模型的拟合和预测能力,提出伪逆BP集成神经网络模型：利用伪逆法求得不同BP神经网络集成的最优权重系数,再通过加权平均法集成BP神经网络。利用伪逆BP集成神经网络模型对传感器阵列信号进行回归分析,结果表明：该模型的预测相对误差均小于5%,对比传统Adaboost—BP集成神经网络模型,该模型实现更简单,收敛更快,收敛精度和预测精度更高。
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