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毕业设计(论文)-三角形隶属度函数用于模糊神经网络的衡器标定.doc

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毕业设计(论文)-三角形隶属度函数用于模糊神经网络的衡器标定.doc

三角形隶属度函数用于模糊神经网络的衡器标定摘要目的:将三角型隶属度函数的模糊神经网络用于电容式多功能天车秤,实现电解铝的称重过程的计量,提高称重的准确度。方法:用一部分实际铝称重的部分属于做测试,利用三角形隶属函数对这部分数据进行模糊化处理,然后输入到基于BP算法的神经网络,对该网络进行训练。用训练好的网络对剩下的数据进行测试,并与之前的数据进行比较,得出对衡器标定的误差,观察准确程度。结果:在称重过程中融入了模糊理论与神经网络的方法,既考虑了称重数据的模糊性又考虑称重特征与称重结果的复杂关系,使结果更加具有精确性,为衡器的标定开辟了一条新方法。关键词:模糊神经网络三角型隶属度函数BP算法铝称重AbstractObjective:towilltrianglemembershipfunctionoffuzzyneuralnetworkforcapacitivemulti-functionPTMscale,therealizationoftheweighingprocesselectrolyticaluminium,improvetheaccuracyofmeasurementweighing.Methods:usingpartoftheactualaluminumweighingpartbelongtodothetest,andusingtriangledistrutionfunctionofthissectiondataarefuzzed,theninputtotheneuralnetworkbasedonBPalgorithm,thenetworkfortraining.Usefortherestofthetrainednetwork,andexperimentaldatabefore,itisconcludedthatthedatatocomparecalibrationerror,observinginstrumentsthataccuratedegree.Results:inweighingprocessintothefuzzytheoryandthemethodofneuralnetwork,whichconsidersthefuzzinessoftheweighingdataandconsiderthecharacteristicsandweighing

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