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神经网络在校正传感器非线性度方面的研究
神经网络在校正传感器非线性度方面的研究
来源 :传感器技术 | 被引量 : 30次 | 上传用户:xb08888
【摘 要】
:
BP神经网络及其改进算法虽然在测量准确度方面有所改善,但结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用。在引入LM算法的同时,通过分段的方法对其缺陷进行了改进。仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点。
【作 者】
:
黄天戍
倪效勇
张红剑
任清珍
【机 构】
:
武汉大学电子信息学院,红安电力局
【出 处】
:
传感器技术
【发表日期】
:
2003年12期
【关键词】
:
神经网络
校正传感器
非线性度
LM算法
实时性
信号采集
BP (back propagation) neural network
LM (Levenber
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BP神经网络及其改进算法虽然在测量准确度方面有所改善,但结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用。在引入LM算法的同时,通过分段的方法对其缺陷进行了改进。仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点。
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