[发明专利]基于BP神经网络的便携式呼吸机流量曲线标定方法在审
| 申请号： | 201810469621.2 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108665066A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 杨嘉琛;刘琳 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于BP神经网络的便携式呼吸机流量曲线标定方法，包括下列步骤：步骤1：利用便携式呼吸机进行标定实验，将所采集的二氧化碳流量数据分为两组，一组进行训练，一组进行测试；步骤2：建立BP神经网络，选取S函数作为激励函数，采用LM算法进行训练，采用的神经网络由隐层和输出层两层组成，隐藏层包含20个神经元，随着迭代次数的增加，最小均方误差减小，小于迭代次数为6的时候，停止学习，最终得到流量曲线。 | ||
| 搜索关键词： | 便携式呼吸机 流量曲线 标定 迭代 神经元 二氧化碳流量 最小均方误差 标定实验 神经网络 输出层 隐藏层 减小 两层 两组 隐层 采集 测试 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络的便携式呼吸机流量曲线标定方法，包括下列步骤：步骤1：利用便携式呼吸机进行标定实验，将所采集的二氧化碳流量数据分为两组，一组进行训练，一组进行测试；步骤2：建立BP神经网络，选取S函数作为激励函数，采用LM算法进行训练，采用的神经网络由隐层和输出层两层组成，隐藏层包含20个神经元，随着迭代次数的增加，最小均方误差减小，小于迭代次数位6的时候，停止学习，最终得到流量曲线。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810469621.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
