一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202011105190.5
IPC分类号：G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01N25/66;G06F111/06;G06F113/08
申请日期：
2020-10-15
申请人：
西安特种设备检验检测院

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法
申请号	CN202011105190.5	申请日期	2020-10-15
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-01-15	公开/公告号	CN112231978A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/27	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;1;N;2;5;/;6;6;;;G;0;6;F;1;1;1;/;0;6;;;G;0;6;F;1;1;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安特种设备检验检测院	申请人地址	陕西省西安市高新区团结南路69号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安特种设备检验检测院	当前权利人	西安特种设备检验检测院
发明人	毕成;杨旭;鲁元;贠柯;刘金娥;丁勇
代理机构	西安启诚专利知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李艳春

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法，包括步骤一、根据已知数据选择输入参数，以确定神经网络的输入层节点数，再根据测试需求确定神经网络输出层的期望输出节点数；二、结合锅炉烟气酸露点实验和计算值，建立神经网络的训练数据集；三、对神经网络进行训练和测试，并根据测试精度要求对神经网络进行优化改进；四、通过优化改进后的神经网络获得烟气酸露点及其他期望获得的参数；五、更新和丰富神经网络的训练数据集，用于后续工况的测试。本发明方法步骤简单，实现方便，测试成本低，能够有效应用在锅炉烟气酸露点测试中，功能丰富，效率和精度高，效果显著，便于推广。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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