基于混合专家网络的智能检测系统

摘要

为解决原油含水率测量中存在的问题,提出一种基于多传感器技术的智能检测系统,对原油的水分、温度、水矿化度进行检测,并采用混合专家网络对多传感器信息进行智能融合处理,以提高含水率的检测精度.在提出的混合专家网络中,采用了专家决策、多神经网络集成等先进技术,且专家子网络采用LM算法和最优停止法相结合以确定网络最佳权值,提高模型的泛化能力.仿真结果表明:该混合专家网络模型在原油含水率测量系统中取得很好的应用效果,获得较高的测量精度.