《基于遗传神经网络的传感器输出特性拟合》PDF+DOC

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2. 《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC 针对最小二乘等传统方法的不足 ，提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传神经网络算法。计算机仿真表明 ，采用这里所提出的观点和方法 ，其拟合精度远高于传统上应用最为广泛的最小二乘法 ，并且具有较强的鲁棒性。而且 ，从所做的研究显示 ，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正...
3. 《基于遗传算法的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC 针对最小二乘等传统方法的不足 ，本文提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传算法模型。计算机仿真表明 ，采用本文所提出的观点和方法 ，其拟合精度明显高于传统上应用最为广泛的最小二乘法 ，并且鲁棒性强。而且 ，从所做的研究显示 ，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正。...
4. 《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》PDF+DOC 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。...
5. 《EMD和遗传神经网络算法研究—以装载机动态称重系统为例》PDF+DOC 装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号，而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系，采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理，提取其有用称重信号，采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合，同时使用遗传算法加快收敛速度，得到适合的......
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