【摘 要】
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针对光电位置传感器(PSD)测试系统的输出非严格线性的标定问题,提出了改进的粒子群优化BP神经网络的非线性补偿方法。采用自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,建立
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划(2016YFD0700202)
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针对光电位置传感器(PSD)测试系统的输出非严格线性的标定问题,提出了改进的粒子群优化BP神经网络的非线性补偿方法。采用自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,建立一个2×35×2的BP神经网络。利用标定数据训练网络,将训练好的网络应用到输出信号。实验结果表明,相比于BP神经网络0.297%的相对误差,PSO-BP神经网络的相对误差减小到0.052%,准确度提高5倍以上,提高了PSD传感器的可靠性和测量精度。
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