本文關鍵詞：ELM在航空鉛酸蓄電池容量檢測中的應用　出處：《中國測試》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對傳統(tǒng)BP神經網絡訓練速度慢、參數選擇難、易陷入局部極值等缺點,提出基于極限學習機(ELM)的航空鉛酸蓄電池容量檢測模型。極限學習機是一種新的單隱層前饋神經網絡(SLFNs)學習算法,不但可以簡化參數選擇過程,而且可以提高網絡的訓練速度。在確定最優(yōu)參數的基礎上,建立ELM的航空鉛酸蓄電池容量檢測模型。實驗結果表明:LM獲得較高的分類準確率和較快的訓練速度,從而驗證ELM用于航空鉛酸蓄電池容量檢測模型的可行性和有效性。
[Abstract]:......
【作者單位】： 中國民用航空飛行學院航空工程學院;
【基金】：中國民用航空飛行學院自然科學面上項目(XM0514)
【分類號】：V242.2;TM912.1
【正文快照】： 0引言航空鉛酸蓄電池作為機載備用直流電源,用于飛機發(fā)動機的起動、照明、通信、導航及隨航應急備用。由于其具有安全、穩(wěn)定、高性能、經濟等優(yōu)點,被廣泛應用在中小型飛機及大部分直升機上,其性能直接影響飛行安全。容量是決定航空蓄電池性能的最主要參數[1],因此,對航空鉛酸

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