《基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模》PDF+DOC
作者:赵远东,周凯
单位:中国计算机自动测量与控制技术协会
出版:《计算机测量与控制》2012年第11期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFJZCK2012110860
DOC编号:DOCJZCK2012110869
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于遗传算法的小波神经网络温度补偿模型》PDF+DOC2012年第01期 孙艳梅,刘树东,苗凤娟,陶佰睿
《遗传优化支持向量机的传感器动态建模》PDF+DOC2011年第03期 唐炜,张莉,陈涛
《基于遗传小波神经网络的多传感器信息融合技术的研究》PDF+DOC2007年第11期 高美静,赵勇,谈爱玲
《基于BP神经网络的风洞传感器非线性误差修正方法》PDF+DOC2016年第03期 张鹏,杨兴锐,严翔,殷造林,李燕君
《采用GA-BP神经网络算法改善压力传感器的稳定性》PDF+DOC2015年第11期 袁冬,林勇
《传感器动态建模算法的仿真研究》PDF+DOC2012年第10期 程山英
《改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用》PDF+DOC2009年第01期 张媛媛,徐科军,许耀华
《多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究》PDF+DOC2011年第11期 樊浩,黄树彩,高美凤,韦道知
《神经网络在传感器动态补偿中的应用》PDF+DOC2010年第17期 邢璐,张君
《基于SVM的电涡流传感器动态建模方法》PDF+DOC2008年第34期 高云红,李一波
提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。