作者：邹水平,行鸿彦,于祥 单位：南京信息工程大学 出版：《南京信息工程大学学报(自然科学版)》2016年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJXZ2016060080 DOC编号：DOCNJXZ2016060089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题，通过对思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm，MEA)中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进，对趋同操作中的散布权值进行自适应调整，在异化操作中引入差分进化算法的变异操作，并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况，提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据，利用此补偿方法建立湿度补偿模型，将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明，基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高，收敛速度快，计算量小，可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性，便于实际应用。

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