《基于免疫的遗传模拟退火算法在传感器非线性校正中的应用》PDF+DOC
作者:卢莉蓉,周晋阳,曹文君
单位:南方医科大学;中国医学物理学会
出版:《中国医学物理学杂志》2016年第04期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFYXWZ2016040090
DOC编号:DOCYXWZ2016040099
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《基于免疫规划的传感器非线性校正》PDF+DOC2016年第01期 卢莉蓉,牛晓东,周晋阳,石春花
《基于免疫遗传算法的传感器非线性校正》PDF+DOC2014年第04期 卢莉蓉,周晋阳,牛晓东
《基于模拟退火遗传算法的传感器节点优化部署》PDF+DOC2015年第05期 靳昕,于军琪,董振平
《基于改进遗传算法的传感器非线性校正》PDF+DOC2009年第12期 朱祥贤,潘汉怀,吕明
《人工神经网络在传感器非线性校正上的应用》PDF+DOC2001年第08期 曹建荣,姚庆梅
《有理B样条函数在传感器线性化中的应用》PDF+DOC 魏国,姚惠元
《模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究》PDF+DOC2011年第05期 刘毅
《传感器校正及融合的实现技术》PDF+DOC2010年第05期 靳莹瑞,许京雷
《基于B样条递推最小二乘的温度传感器非线性校正》PDF+DOC2008年第12期 魏国,王昕,雷苗,孙圣和
《基于鲁棒PID算法的UEGO控制器的设计与实验》PDF+DOC2011年第03期 张媛媛,徐科军,黄云志,陈佳臻,滕勤,谈建
传感器是检测人体信息的重要工具。实际中大多数传感器都是非线性的,这给检测带来不便。本文将遗传算法与模拟退火算法相结合,在此基础上引入生物免疫理论,形成基于免疫的遗传模拟退火算法,并利用该算法对传感器进行校正。此方法是在传感器之后加入非线性校正环节,利用基于免疫的遗传模拟退火算法求这个非线性校正环节多项式的系数。实例分析结果表明,利用基于免疫的遗传模拟退火算法不但可以实现传感器的非线性校正,而且校正精度、稳定性和收敛速度明显高于退火遗传算法和免疫遗传算法。最优值可以达到0.034 6,收敛到最优值的比例可以达到97%,最佳进化代数可以达到41代。
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