《基于遗传算法和线性神经网络的浓度传感器输出特性拟合》PDF+DOC
作者:钱光耀,赵光兴
单位:中国电工技术学会
出版:《电工技术学报》2007年第11期
页数:5页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDGJS2007110050
DOC编号:DOCDGJS2007110059
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针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出了解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定的遗传神经网络方法。该方法首先使用遗传算法优化线性神经网络的权值,再用神经网络对浓度传感器的输出特性进行拟合,提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法,实验验证该方法的有效性。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。
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