公开(公告)号：CN113176022A

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN202110516026.1

申请日：2021-05-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李方清 ,  方书行 ,  任远哲 ,  秦辰彬 ,  邓丽城 ,  王德波

IPC: G01L1/22 ,  G01L9/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种分段式神经网络压力传感器压力检测方法及系统，包括分段设置BP神经网络、训练函数确定、最佳隐含层确定、遗传算法优化；根据压阻式压力传感器的检测范围依次分为低、高两段分别设置BP神经网络，确定合适的神经网络训练函数和最佳隐含层数量并提高识别精确度，通过遗传算法对具备最佳隐含层数量的BP神经网络初始权值和阈值进行优化，确定基于遗传算法优化的分段式神经网络模型。优点：以充分发挥BP神经网络的局部搜索能力，提高算法稳定性，避免算法陷入局部最优值，有效提高了压阻式压力传感器的输出可读性、压力识别精度、压力识别速度和压力识别稳定性。

公开(公告)号：CN113176022B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202110516026.1

申请日：2021-05-12

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李方清 ,  方书行 ,  任远哲 ,  秦辰彬 ,  邓丽城 ,  王德波

IPC: G01L1/22 ,  G01L9/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种分段式神经网络压力传感器压力检测方法及系统，包括分段设置BP神经网络、训练函数确定、最佳隐含层确定、遗传算法优化；根据压阻式压力传感器的检测范围依次分为低、高两段分别设置BP神经网络，确定合适的神经网络训练函数和最佳隐含层数量并提高识别精确度，通过遗传算法对具备最佳隐含层数量的BP神经网络初始权值和阈值进行优化，确定基于遗传算法优化的分段式神经网络模型。优点：以充分发挥BP神经网络的局部搜索能力，提高算法稳定性，避免算法陷入局部最优值，有效提高了压阻式压力传感器的输出可读性、压力识别精度、压力识别速度和压力识别稳定性。