产品中心/PRODUCTS

首页   >    产品中心   >    脱硝氨逃逸在线监测系统   >    脱硝氨逃逸监测系统   >   铜型材激光氨逃逸在线监测系统

铜型材激光氨逃逸在线监测系统

型 号

产品时间2019-10-24

所属分类脱硝氨逃逸监测系统

报价8541

产品描述:铜型材激光氨逃逸在线监测系统
脱硝氨逃逸一体化在线监测系统(TK-1100型)是由我公司荣誉出品,本系统包括预处理系统、气体分析仪和数据处理与显示三大部分。本系统取样方式为在位式高温伴热抽取。本系统基本原理是基于紫外差分吸收光谱(DOAS)技术及可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术

产品概述

铜型材激光氨逃逸在线监测系统

一、产品概述脱硝激光氨逃逸在线监测系统(高温抽取激光)

 

BP神经网络需要通过输入和输出样本对网络进行训练,即通过学习和修正网络的阈值和权值,并不断重复该过程,最终得到符合条件的输入或输出。BP神经网络算法由信号的正向传播(前向计算过程)和误差的反向传播两个阶段组成。两个过程反复交替,不断调整权值和阈值,直至网络达到收敛为止,具体过程如下。

1)信号的正向传播过程

输入量由输入层经过隐含层逐层计算,并传向网络的输出层。计算中每层的神经元状态只会影响下一层的神经元状态。网络的权值在信号正向传播过程中固定不变。如果输出层不能得到符合其期望的输出,则转入误差反向传播过程。

2)误差的反向传播

由前向计算过程得出的网络输出与期望输出之前的差值即为误差。误差信号由网络的输出端开始,沿网络的连接路线返回并计算各权值和阈值对总误差的影响。最后根据误差梯度下降法对权值和阈值进行调整。

2.3.3结构设计

对于大多数复杂的数学问题,单隐含层BP神经网络即可满足要求,本研究也采用图3所示的输入层-单隐含层-输出层的3层BP神经网络结构。

1)确定输入及输出变量

铜型材激光氨逃逸在线监测系统

留言框

  • 产品:

  • 留言内容:

  • 您的单位:

  • 您的姓名:

  • 联系电话:

  • 常用邮箱:

  • 详细地址:

  • 省份:

  • 验证码:

    请输入计算结果(填写阿拉伯数字),如:三加四=7
关注我们:

© 2019 山东云洲环保设备有限公司 版权所有  备案图标.png鲁ICP备19037344号-4    管理登陆    技术支持:化工仪器网    GoogleSitemap

在线客服
在线客服
用心服务 成就你我