作者：丁硕,常晓恒,巫庆辉 单位：吉林大学 出版：《吉林大学学报(信息科学版)》2013年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCCYD2013020190 DOC编号：DOCCCYD2013020199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为精确反映数字式涡流传感器的输入输出特性，为其非线性补偿提供可靠依据，对传统BP(BackPropagation)神经网络进行改进，利用LMBP(Levenberg-Marquart Back Propagation)神经网络和RBF(Radial BasisFunction)神经网络对涡流传感器的输入输出特性曲线进行拟合，并将两者拟合结果进行对比研究。仿真结果表明，在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下，采用RBF神经网络比采用LMBP神经网络进行曲线拟合的误差更小、收敛速度更快且具有更高的拟合精度，为工程实际中一维数据的拟合方法选择提供了依据。

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