作者：王秀芳,句莉莉,陈超,魏春明 单位：天华化工机械及自动化研究设计院 出版：《化工自动化及仪表》2011年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHGZD2011020140 DOC编号：DOCHGZD2011020149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度，将蚁群算法和神经网络相融合，采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值，将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明，自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络，补偿精度达10-8，补偿效果良好。

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