【摘 要】
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该文着重研究人工神经网络技术在汽油机电控喷油系统中的应用,研究的目的在于定义合适的网络,训练它所要求的过程及数据,对执行系统实施性能的评定.研究的潜在利益包括可减少
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该文着重研究人工神经网络技术在汽油机电控喷油系统中的应用,研究的目的在于定义合适的网络,训练它所要求的过程及数据,对执行系统实施性能的评定.研究的潜在利益包括可减少标定工作量,并简化控制策略.结果显示少量的训练数据便能确定合适的网络结构,存在于训练数据中的错误可通过反复的重新定义和训练过程得以减少,因此,实验中个别的不真实点不会影响网络精度.该文针对传统BP(Back Propagation algorithm)网络算法存在的问题,采用了改进的BP算法;动量法-学习率自适应调整算法,同时在训练过程中尝试了新型函数链神经网络,得到了成功的应用,并为人工神经网络技术用于发动机电控系统的集中控制提供了有力的论据.
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