本文主要研究内容
作者王洋,王咏（2019）在《概率神经网络在物质浓度辨识中的应用》一文中研究指出：提出了基于概率神经网络的物质浓度辨识方法,以二氧化硫在不同浓度下颜色读数的数据为例,建立概率神经网络的物质浓度辨识模型。实验仿真表明,概率神经网络物质浓度辨识模型具有收敛速度快、物质浓度辨识正确率高、容易训练等特点。
Abstract
di chu le ji yu gai lv shen jing wang lao de wu zhi nong du bian shi fang fa ,yi er yang hua liu zai bu tong nong du xia yan se dou shu de shu ju wei li ,jian li gai lv shen jing wang lao de wu zhi nong du bian shi mo xing 。shi yan fang zhen biao ming ,gai lv shen jing wang lao wu zhi nong du bian shi mo xing ju you shou lian su du kuai 、wu zhi nong du bian shi zheng que lv gao 、rong yi xun lian deng te dian 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自佛山科学技术学院学报(自然科学版)的王洋,王咏，发表于刊物佛山科学技术学院学报(自然科学版)2019年06期论文，是一篇关于概率神经网络论文,物质浓度论文,辨识论文,佛山科学技术学院学报(自然科学版)2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自佛山科学技术学院学报(自然科学版)2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。