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将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网络作为传感器的静态特性校正器.应用结果表明,该方法可以提高BP神经网络的精度,并且该神经网络具有良好的泛化能力.
PSO算法结合BP神经网络在传感器静态非线性校正中的应用
【摘 要】
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将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网
【机 构】
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安徽大学电子科学与技术学院,安徽,合肥,230039合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽,合肥,230009;工业自动化安徽省工程技术研
【出 处】
：
计量学报
【发表日期】
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2009年6期
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