基于模拟退火优化神经网络的能见度传感器及其检测方法

扫码查看

原文链接

NSTL
万方数据

中文摘要：本发明公开了一种基于模拟退火优化神经网络的能见度传感器及其检测方法，其能见度传感器包括微处理器模块和为所述能见度传感器中各用电模块供电的电源电路，所述微处理器模块的输入端接有能见度检测电路，所述能见度检测电路包括颗粒物浓度传感器和温湿度传感器，所述微处理器模块、颗粒物浓度传感器和温湿度传感器均与电源电路的输出端连接。其检测方法包括步骤：一、数据采集及传输；步骤二、数据预处理；步骤三、数据处理获得能见度检测值。本发明设计新颖合理，实现方便且成本低，能见度检测精度高，能够很好地应用于能见度检测，实用性强，使用效果好，便于推广使用。

申请号：

CN201810931051.4

公开号：

CN109000733A

专利类型：

发明专利

申请日：

2018-08-15

公开日：

2018-12-14

IPC分类：

G01D21/02(20060101)

申请人：

西安科技大学

发明人：

邓军、苏涛、黄向东、潘红光、雷心宇、薛纪康

主申请人地址：

710054 陕西省西安市雁塔路中段58号

国别省市代码：

中国(CN)