典型文献
基于BP神经网络的高精度电容测量
文献摘要：
针对工程应用中电容的测量过度依赖仪器设备,难以实现高精度实时测量的问题,提出了一种基于BP神经网络的高精度电容测量方法.利用由DSP,DDS,AGC,ADC和阻容分压等电路构成的数据获取模块采集50个标准电容两端的分压幅值,经过数据清洗与中值滤波去噪预处理后形成71个特征值,以此构建C-U数据集;建立3层隐藏层结构为16×32×16的BP神经网络模型,并进行训练和测试,获取电容预测模型,分析模型性能.测试结果表明,模型预测值与真实值的平均相对误差仅为2.6291％;预测模型在训练集与测试集上的决定系数R2均达到了0.99,具有很好的泛化能力.
文献关键词：
电容测量;BP神经网络;数据清洗;中值滤波;信号去噪
中图分类号：
作者姓名：
刘湘鹏;袁冠辉;陆永辉;颜浪波
作者机构：
重庆大学 电气工程学院, 重庆 400038;玉林师范学院 物理与电信工程学院 智能信息与通信技术研究中心, 广西 玉林 537006
文献出处：
引用格式：
[1]刘湘鹏;袁冠辉;陆永辉;颜浪波-.基于BP神经网络的高精度电容测量)[J].无线电工程,2022(03):399-406
A类：
B类：
电容测量,仪器设备,难以实现,实时测量,DSP,DDS,AGC,ADC,阻容分压,数据获取,取模,标准电容,数据清洗,中值滤波,滤波去噪,模型性能,真实值,平均相对误差,训练集,测试集,决定系数,泛化能力,信号去噪
AB值：
0.365643
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