【摘 要】
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在物联网实际应用系统的开发中,传统回归方法面对A/D转换物理量回归时存在表达方式不统一、非线性校正能力及动态适应性弱等问题。文中在分析A/D转换物理量回归要素的基础上,
【机 构】
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武夷学院数学与计算机学院,苏州大学计算机科学与技术学院,认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室,软件新技术与产业化协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672369);福建省教育厅科研基金(JAT160521);武夷学院校科研基金(XD201506)资助
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在物联网实际应用系统的开发中,传统回归方法面对A/D转换物理量回归时存在表达方式不统一、非线性校正能力及动态适应性弱等问题。文中在分析A/D转换物理量回归要素的基础上,依据BP神经网络的非线性映射能力,提出了利用布谷鸟算法进行优化的BP神经网络,并利用其实现统一数学表达的A/D转换物理量回归方法。实践表明,该方法具有数学公式统一、非线性校正能力及动态适应性强等特点。该方法既适用于利用通信方式将A/D采集的数据直接送至PC机处理的物联网系统,也适用于利用PC机进行学习,将神经网络结构参数存储于MCU内的Fl
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