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基于热释电探测器DIGA数学模型

光谱学与光谱分析 2004年第3期24卷 376-378页

作者：张永怀刘君华西安交通大学电气工程学院陕西西安710049

根据热释电探测器工作原理 ,对其使用特点进行了分析。在分光型红外气体分析器 (DIGA)设计原理基础上 ,建立了基于热释电探测器的红外气体分析系统输入输出数学模型。依据该模型研制了一个新型多组分红外气体分析器 ,并指出设计DIGA注... 详细信息

根据热释电探测器工作原理 ,对其使用特点进行了分析。在分光型红外气体分析器 (DIGA)设计原理基础上 ,建立了基于热释电探测器的红外气体分析系统输入输出数学模型。依据该模型研制了一个新型多组分红外气体分析器 ,并指出设计DIGA注意的若干问题。应用表明 ,该模型对DIGA的设计、研究。

关键词：热释电探测器 DIGA 数学模型分光型红外气体分析器工作原理设计

一种新型广义RBF神经网络在混沌时间序列预测中的研究

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物理学报 2005年第10期54卷 4569-4577页

作者：李军刘君华西安交通大学电气工程学院西安710049

提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,... 详细信息

提出了一种新颖的广义径向基函数神经网络模型,其径向基函数(RBF)的形式由生成函数确定.然后,给出了易实现的梯度学习算法,同时为了进一步提高网络的收敛速度和网络性能,又给出了基于卡尔曼滤波的动态学习算法.为了验证网络的学习性能,采用基于卡尔曼滤波算法的新型广义RBF网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行了仿真.结果表明,所提出的新型广义RBF神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法.

关键词：广义径向基函数神经网络卡尔曼滤波梯度下降学习算法混沌时间序列预测混沌时间序列预测 RBF神经网络广义卡尔曼滤波算法神经网络模型

基于分布式多子网神经网络的多组分混合气体识别

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仪器仪表学报 2001年第6期22卷 592-594,598页

作者：丁晖刘君华申忠如西安交通大学电气工程学院西安710049

目前采用神经网络技术进行多组分混合气体浓度识别时通常存在着识别精度差、识别范围小等问题。为此本文首次提出一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络。该网络包含多个子网和一个总网。工作时通过总网的分解处理可以将一复杂任... 详细信息

目前采用神经网络技术进行多组分混合气体浓度识别时通常存在着识别精度差、识别范围小等问题。为此本文首次提出一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络。该网络包含多个子网和一个总网。工作时通过总网的分解处理可以将一复杂任务自动分解成多个子任务 ,并交由相应的子网处理。这种多子网、分而治之的特点大大提高了网络的学习速度和泛化能力。将其用于多组分混合气体的识别中 ,大大提高了混合气体的识别效果和可识别范围。文章最后给出了模拟实验结果。

关键词：分布式多子网神经网络混合气体识别传感器

在线小波变换技术在气体传感器漂移故障检测中的应用

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西安交通大学学报 2002年第12期36卷 1219-1221,1244页

作者：丁晖刘君华申忠如西安交通大学电气工程学院西安710049

为了提高气体传感器漂移故障检测的灵敏度,采用了一种基于多分辨分析理论的在线小波分解算法(OLMS).与传统的小波分解算法不同的是,OLMS算法具有较好的实时性,适于在线使用.采用该算法可以将传感器输出信号中发生在不同的时间尺度上的"... 详细信息

为了提高气体传感器漂移故障检测的灵敏度,采用了一种基于多分辨分析理论的在线小波分解算法(OLMS).与传统的小波分解算法不同的是,OLMS算法具有较好的实时性,适于在线使用.采用该算法可以将传感器输出信号中发生在不同的时间尺度上的"事件"分离开,因此能够将变化微弱的漂移特征从信号噪声和其他干扰中有效地检测出来.此外,对于采集序列中常见的"野点"数据,提出一种改进的中位值滤波算法(MMF)予以消除.仿真计算结果证明了该算法的有效性.

关键词：气体传感器故障检测在线小波变换传感器漂移中位值滤波算法在线小波分解算法

基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正

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计量学报 2001年第3期22卷 196-200页

作者：丁晖刘君华申忠如西安交通大学电气工程学院西安710049

为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参... 详细信息

为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。

关键词：静态误差修正多传感器数据融合分布式多子网神经网络传感器冗余法

薄膜场发射开启电场的小波神经网络预测模型研究

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物理学报 2004年第5期53卷 1583-1587页

作者：崔万照朱长纯刘君华西安交通大学电信学院电子系西安710049

基于小波变换的特征信息的提取和神经网络的自学习能力研究了薄膜场发射的特性 ,结合阴极薄膜场发射的特点 ,建立了薄膜场发射开启电场的小波神经网络预测模型 .并用金刚石薄膜场发射开启电场数据进行了验证 ,结果表明该模型预测的相对... 详细信息

基于小波变换的特征信息的提取和神经网络的自学习能力研究了薄膜场发射的特性 ,结合阴极薄膜场发射的特点 ,建立了薄膜场发射开启电场的小波神经网络预测模型 .并用金刚石薄膜场发射开启电场数据进行了验证 ,结果表明该模型预测的相对误差小于 1 30 % .这一结论预示着小波神经网络是一种研究薄膜场发射特性的方法 .

关键词：小波变换神经网络开启电场场发射场发射显示器薄膜

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互补偿型反射式光纤压力传感器的设计分析

西安交通大学学报 1995年第3期29卷 122-126页

作者：刘君华邓雪松西安交通大学电气工程学院陕西西安

将应变式压力传感器的弹性膜片与一种光纤位移检测装置相结合构成了一种反射式光纤压力传感器，阐述了其设计思想，并给出了一个设计实例，该互补偿型传感器可以消除环境温度、光源输出功率波动及光路损耗变化等因素的影响。

关键词：压力光纤传感器设计

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SVM在混合气体光谱分析中的应用

仪器仪表学报 2006年第10期27卷 1242-1247页

作者：白鹏刘君华西安交通大学电气工程学院

针对混合气体多维光谱定性和定量分析中组分气体吸收谱线重叠、定性和定量分析无法使用同一方法、训练样本数目有限及输入光谱的维数等难题,将支持向量机应用于混合气体多维光谱分析中,利用核函数将重叠的多维光谱数据进行高维空间变换... 详细信息

针对混合气体多维光谱定性和定量分析中组分气体吸收谱线重叠、定性和定量分析无法使用同一方法、训练样本数目有限及输入光谱的维数等难题,将支持向量机应用于混合气体多维光谱分析中,利用核函数将重叠的多维光谱数据进行高维空间变换后求得SVM回归模型,可同时进行混合气体组分浓度的定量分析和组分种类的定性分析。在混合气体为天然气的组分浓度和组分种类分析实验中,组分浓度的最大误差为1.74%;组分种类的识别准确率大于94.87%,效果明显优于其他方法,为混合气体多维光谱分析提供了新的方法。

关键词：支持向量机红外光谱回归模型定性分析定量分析