首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
文章检索
按
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目英文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
检索
检索词:
出版年份:
从
到
被引次数:
从
到
他引次数:
从
到
提示:输入*表示无穷大
全文获取类型
收费全文
1篇
免费
0篇
专业分类
物理学
1篇
出版年
2022年
1篇
排序方式:
出版年(降序)
出版年(升序)
被引次数(降序)
被引次数(升序)
更新时间(降序)
更新时间(升序)
杂志中文名(升序)
杂志中文名(降序)
杂志英文名(升序)
杂志英文名(降序)
作者中文名(升序)
作者中文名(降序)
作者英文名(升序)
作者英文名(降序)
相关性
共有1条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
基于深度学习的微电流测量
刘欣
黄旭海
陇盛
蒋加平
《物理与工程》
2022,(3):115-120
在微电流测量中,抑制噪声干扰是重点问题。针对目前消除噪声干扰多集中在装置设计阶段,提出一种借助深度学习技术在数据处理阶段消除噪声干扰的测量方法。以微电流测量装置的输出电压值和计量所高精度万用表的微电流相对真值构成数据样本,选用Tensorflow实验平台,利用1500个数据样本训练“最优神经网络”以对微电流值进行预测,并利用剩余的27个样本检验。实验结果表明,较传统最小二乘法解得的“最佳函数”,深度学习方法能较好消除噪声干扰,平均相对误差更小、预测精度更高。
相似文献
1
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号