作者：吴德会,赵伟,黄松岭,郝宽胜 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2009年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2009020270 DOC编号：DOCYQXB2009020279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN)，并将其应用于传感器动态建模。首先，将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型；再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系，对模型输出与参数的偏导数进行重新推导，得到了对权值参数偏导数的更高精度估计；最后，利用该模型梯度进行迭代训练，加快了网络收敛速度并提高了收敛的稳定性。实验结果表明，改进FLANN具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性，十分适合传感器动态系统的建模。

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