人工神经网络在本质安全电路判定中的应用研究

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目前,在计算机判定本安电路的研究中还没有实现理论上的突破。 人工神经网络是采用大量的处理单元连接起来构成的一种复杂的信息处理网络,这种网络具有与人脑相类似的学习记忆能力和输入信息特征的抽取能力。 本文在分析防爆原理的基础上,提出影响本质安全电路判定结果的五个主要因素。基于人工神经网络原理,在取得大量数据样本后,建立了由五个主要因素预测判定结果的神经元网络模型。为了改进网络功能,确立了合适的网络层数、隐含层神经元数、权值和期望误差。并进行了模型验证。
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