流量计流量及流速在线测量装置的探讨 五十

4.2 利用神经网络对校准系数非线性的处理

基于前一章对在线流速测量装置的测试数据进行分析，通过水流量标准装置对流速传感器不同条件下（如流速、管径）的校准系数进行测试标定，这种对校准系数的修正是建立在已有的水流量测量标准装置基础上的，还有一种对校准系数的修正方法是基于神经网络的逻辑计算模型的自适应修正方法。

4.2.1 神经网络的概述

人工神经网络（Artificial Neural Networks）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。人工神经网络具有自适应、自组织和实时学习的能力，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷。神经网络可以通过已知的相互对应的输入、输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，通常将这种学习分析的过程被称为“训练” 。

本章就是应用这种训练方法对已经实验的数据进行分析，进而推算出相邻相近的数据规律，减少了试验次数，节省时间和资源。

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