《遗传算法和神经网络结合的PSD非线性校正》PDF+DOC
作者:刘春,马颖
单位:中国电子学会
出版:《电子测量与仪器学报》2015年第08期
页数:7页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFDZIY2015080110
DOC编号:DOCDZIY2015080119
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《基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究》PDF+DOC2006年第12期 董程林,成曙,肖晨静
《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC2003年第02期 陈俊杰,芦俊,黄惟一
《传感器非线性校正的遗传支持向量机方法》PDF+DOC2011年第01期 刘涛,王华
《基于传感器的电子火灾检测器的研制》PDF+DOC2011年第03期 靳玉柱,王忠勇
《火炮身管直线度检测系统总体设计》PDF+DOC2010年第04期 李向荣,李国栋,王国辉,侯新忠
《基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态补偿研究》PDF+DOC2009年第05期 俞阿龙
《基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态建模研究》PDF+DOC 俞阿龙
《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+DOC2007年第11期 钱光耀,赵光兴
《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+DOC2006年第09期 钱光耀,赵光兴,韩华明
《基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿》PDF+DOC2013年第01期 彭基伟,吕文华,行鸿彦,武向娟
针对光电位置传感器(PSD)检测系统在大坝变形观测中所呈现的非线性问题,建立改进的遗传算法和LM-BP神经网络结合的模型,对PSD的非线性进行补偿?该方法先用遗传算法对LM-BP网络的权阈值进行优化后再用LM-BP网络逼近任意非线性函数的特点对实际位置数据与理想值进行拟合后并进行测试,经过多次任意产生的种群优化后选择较为优秀个体作为神经网络的和阈值,并对任意位置进行校正,仿真结果表明,该方法克服了LM-BP网络对初始权阈值的依赖和泛化能力弱的特点,多次实验平均误差都小于1%,其泛化能力优于标准的遗传算法和神经网络结合的模型。
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