作者：刘秀华,项秀明,吕宝超,付建新 单位：中国自动化学会;黑龙江省自动化学会;黑龙江省科学院自动化研究所 出版：《自动化技术与应用》2019年第07期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDHJ2019070290 DOC编号：DOCZDHJ2019070299 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为快速实现识别电子平台秤故障，保证电子平台秤正常的工作状态，此方法针对电子平台秤四个数字传感器的输出码值进行研究，通过采集不同状态下个传感器的输出码值，然后使用Matlab软件中的BP神经网络的建立识别模型。结果表明，通过四种状态下传感器码值的输出值建立4(输入节点)-10(隐层节点)-2(输出节点)的BP人工神经网络模型，该神经网络模型的预测准确率可达到100%。因此认为，人工神经网络算法可为电子平台秤的故障识别提供可靠的技术支撑。

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