基于遗传算法优化神经网络的柔性注液传感器检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110262434.9
IPC分类号：G01L11/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-03-10
申请人：
山东科技大学

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著录项信息

专利名称	基于遗传算法优化神经网络的柔性注液传感器检测方法
申请号	CN202110262434.9	申请日期	2021-03-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-22	公开/公告号	CN113008440A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01L11/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01L 测量力、应力、转矩、功、机械功率、机械效率或流体压力（称量入G01G）〔4〕 G01L11/00 用不包括在G01L 7/00或G01L 9/00组中的方法的流体或流动固体材料的稳定或准稳定压力的计量	IPC分类号	G;0;1;L;1;1;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	山东科技大学	申请人地址	山东省青岛市经济开发区前湾港路579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	山东科技大学	当前权利人	山东科技大学
发明人	吴士涛;汤建泉;叶薇;杨婕;于芮芮
代理机构	济南誉丰专利代理事务所（普通合伙企业）	代理人	于洪伟

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的柔性注液传感器检测方法，涉及智能柔性感压设备技术领域，设计了柔性注液传感器，将其安装在围岩上多处钻孔中，检测围岩上不同位置的应力值并进行数据采集，通过对神经网络预测模型进行训练，使得该网络能够以高精度逼近非线性函数，根据输入的应力值数据和压力表输出值数据，得到围岩应力变化与压力表形变之间的关系，实现对输出数据的预测，引入遗传算法对BP神经网络预测模型进行参数优化，提高了网络的精度和训练的速度，从而大幅提高了检测见过的精确性和快速性。

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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