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本文针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定问题的混合遗传算法,实验验证了其有效性。当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训练网络,获得新的多项式系数,实现浓度传感器的在线动态标定。
基于混合遗传算法的浓度传感器的非线性估计和动态标定
【摘 要】
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本文针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定问题的混合遗传算法,实验验证了其有效性。当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训练网络,获得新的多项式系数,实现浓度传感器的在线动态标定。
【机 构】
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安徽工业大学电气信息学院
【出 处】
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中国仪器仪表
【发表日期】
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2006年09期
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