| 神经网络内燃机排放模型学习样本的选定 |
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| 引用本文： | 周斌,李玉梅,志賀聖一.神经网络内燃机排放模型学习样本的选定[J].西南交通大学学报,2002,37(6):659-663. |
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| 作者姓名： | 周斌 李玉梅 志賀聖一 |
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| 作者单位： | 1. 西南交通大学机械工程学院, 四川成都 610031
2. 日本群马大学工学部,桐生 376-8515 |
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| 基金项目： | 四川省重点基金资助项目(01GY051-44) |
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| 摘 要： | 研究神经网络理论用于内燃机排放预测模型时学习样本的选取方法，针对内燃机工况变化的特点，对传统的正交设计法进行了改进，提出并验证了用考虑因素边界变化的正交设计法选取样本的可行性。研究结果表明，模型的预测精度随着正交表位级的增加而提高，即使只有3位级的正交表设计样本，也能建立预测误差低于5．7％的内燃机稳态排放特性预测模型，具有试验工作量小、简便易行的特点。
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| 关 键 词： | 内燃机 排放模型 学习样本 神经网络 正交设计 排放预测 样本选定 |
| 文章编号： | 0258-2724(2002)06-0659-05 |
Selection of the Learning Samples of Neural Networks for Internal-Combustion Engine Emission |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | neural networks internal-combustion engine orthogonal design emission learning samples |
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