【摘 要】
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本文为实现汽车起重机的吊重自主校准功能,采用广义回归神经网络来拟合吊重样本数据,并设计了相应的校准流程和样本选取方法.通过子工况的划分和规范样本集的采用,减少了网络
【机 构】
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本文为实现汽车起重机的吊重自主校准功能,采用广义回归神经网络来拟合吊重样本数据,并设计了相应的校准流程和样本选取方法.通过子工况的划分和规范样本集的采用,减少了网络的神经元数量和复杂度,使其在线计算量满足了吊重自主校准的需求.通过实车数据采集验证,并与BP神经网络的实验对比,验证了广义回归神经网络在吊重拟合计算过程中的有效性.
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