作者：程洋,李柏林,欧阳,罗建桥,黄翰鹏 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2020年第08期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2020080390 DOC编号：DOCCGQJ2020080399 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对复杂环境下气体传感器的稳定性不足的问题，提出了一种基于改进反向传播(BP)神经网络的传感器补偿算法。首先建立基于温湿度补偿的BP神经网络结构，并确定各层网络的节点数。然后提出用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的初始权值和阈值。最后引入粒子生存值并结合模拟退火改进传统PSO算法(SPSO)，提高模型的全局极值寻优能力。实验结果表明：本文改进的SPSO算法较传统的PSO算法寻优能力更强，将SPSO与BP神经网络相结合，提高了气体传感器的温湿度补偿精度。

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