基于SSA优化BP神经网络的易燃易爆气体分类算法研究

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摘  要：由各种传感器检测爆炸物的技术已经在多种条件下被用于检测不同类型的爆炸物，但同类型的爆炸物识别分类技术几乎没有，且针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部最优值等问题，该文采用PWCLM混沌映射和高斯突变算子来改进麻雀搜寻算法（SSA），优化模型的初始权值，并对6种易燃易爆气体进行识别分类。（剩余6971字）

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