《基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正》PDF+DOC
作者:丁晖,刘君华,申忠如
单位:中国计量测试学会
出版:《计量学报》2001年第03期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJLXB2001030090
DOC编号:DOCJLXB2001030099
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为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。
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