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基于模拟退火优化神经网络的能见度传感器的检测方法

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的检测方法,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。

著录项

  • 公开/公告号CN109000733B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安科技大学;

    申请/专利号CN201810931051.4

  • 申请日2018-08-15

  • 分类号G01D21/02(20060101);G05B19/042(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61240 西安启诚专利知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李艳春

  • 地址 710054 陕西省西安市雁塔路中段58号

  • 入库时间 2022-08-23 12:52:08

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