文献类型：期刊文章

作　　者：郑燕鹏[1] 王晓娜[1] 侯德鑫[1] 叶树亮[1]

ZHENG Yanpeng;WANG Xiaona;HOU Dexin;YE Shuliang(Institute of Industry and Trade Measurement Technique,College of Metrology andMeasurement Engineering,China Jiliang University,Hangzhou 310018,China)

机构地区：[1]中国计量大学计量测试工程学院工业与商贸计量技术研究所,浙江杭州310018

出　　处：《中国计量大学学报》

基　　金：国家重大科学仪器设备开发专项(No.2013YQ470767)

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：1

起止页码：19-24

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、IC、普通刊

摘　　要：目的:解决BP神经网络拟合铁氧体导热系数时,低导热系数数据预测相对误差较大的问题。方法:分析原因及样本数据预处理的必要性,提出对目标输出进行非线性处理的数据预处理方法。对适合本问题的三种非线性函数进行比较分析,采用对目标输出进行对数运算后再对输入数据与目标输出归一化的数据预处理方法,并进行实验验证。结果:用此方法得到的模型比常规方法得到的模型预测精度更高,其预测相对误差最大值从45%降低到10%,平均相对误差从5%降低到3%。结论:采用本文非线性处理方法能有效降低低导热系数数据预测相对误差。

关 键 词：计量  数据预处理 BP神经网络 铁氧体导热系数  精度分析  

分 类 号：TB941]