流量計流量及流速在線測量裝置的探討 五十
4.2 利用神經網絡對校準系數非線性的處理
基于前一章對在線流速測量裝置的測試數據進行分析，通過水流量標準裝置對流速傳感器不同條件下（如流速、管徑）的校準系數進行測試標定，這種對校準系數的修正是建立在已有的水流量測量標準裝置基礎上的，還有一種對校準系數的修正方法是基于神經網絡的邏輯計算模型的自適應修正方法。
4.2.1 神經網絡的概述
人工神經網絡（Artificial Neural Networks）是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。人工神經網絡具有自適應、自組織和實時學習的能力，克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷。神經網絡可以通過已知的相互對應的輸入、輸出數據，分析掌握兩者之間潛在的規律，最終根據這些規律，用新的輸入數據來推算輸出結果，通常將這種學習分析的過程被稱為“訓練” 。
本章就是應用這種訓練方法對已經實驗的數據進行分析，進而推算出相鄰相近的數據規律，減少了試驗次數，節省時間和資源。
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