為了解決傳統(tǒng)方法參數(shù)分析過程復(fù)雜,學(xué)習(xí)性能差,導(dǎo)致工業(yè)用溫度檢測儀器控制效果差,精測精度低的問題,提出一種新的基于人工智能的工業(yè)用溫度檢測儀器自動(dòng)化控制方法。分析了工業(yè)用溫度檢測儀器工作原理,人工智能方法選擇計(jì)算過程簡單、學(xué)習(xí)性能強(qiáng)的單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過最小二乘法對隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合處理,獲取隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量,任意形成隱層節(jié)點(diǎn)參數(shù),求出隱層輸出矩陣與輸出權(quán)值,完成學(xué)習(xí)。在實(shí)際應(yīng)用中,把溫度檢測儀器輸出信號當(dāng)成前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過大規(guī)模工業(yè)用溫度檢測儀樣本對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差趨近于0的情況下,通過輸出權(quán)值模糊調(diào)節(jié)器獲取輸出融合權(quán)值,實(shí)現(xiàn)誤差控制結(jié)果的融合,得到準(zhǔn)確的溫度檢測結(jié)果,提高溫度檢測儀檢測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法輸出結(jié)果和目標(biāo)結(jié)果間的差異小,泛化誤差低,自動(dòng)化控制效果好。 

【文章來源】：自動(dòng)化與儀器儀表. 2020,(10)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

3層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

工業(yè)用溫度檢測儀器自動(dòng)化控制原理圖

本文方法對溫度檢測儀控制輸出比較

【參考文獻(xiàn)】：
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