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基于改进BP网络的弹药库房有害气体检测
Detection of Harmful Gas in Ammunition Warehouse Based on BP Neural Network Improved by Particle Swarm Optimization

基于改进BP网络的弹药库房有害气体检测

ISSN:1671-4598
2014年第1期
刘建国[1]    安振涛[2]    张倩[1]    赵志宁[1] Liu Jianguo[1] , An Zhentao[2] , Zhang Qian[1] , Zhao Zhining[1]
1. 军械工程学院 弹药工程系,石家庄,050003
2. 军械工程学院 弹药工程系,石家庄 050003; 军械工程学院 弹药保障与安全性评估军队重点实验室,石家庄 050003

通过气体采样分析,确定了弹药库房需要重点检测的有害气体种类,在此基础上构建了基于传感器阵列与粒子群优化BP网络的气体检测系统;针对线性惯性权重调整的粒子群优化BP神经网络算法的不足,提出了一种新的非线性惯性权重调整方法,既保证了算法在运行前期具有较快的搜索速度和全局搜索能力,又保证了后期具有较高的搜索精度;为了克服算法在运行后期的局部收敛,在算法运行过程中引入速度变异算子,使算法摆脱了易陷入局部最优点的束缚;最后,通过实验对气体检测系统的性能进行了检验。结果表明,该气体检测系统速度快、精度高,能够较好地实现对弹药库房有害气体的检测。

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ISSN:1671-4598
2014年第1期

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