高分子湿度传感器非线性误差校正的神经网络模型设计

本文介绍了湿度测量中的传感器误差问题，提出了一种基于人工神经网络的非线性滤波器模型，并成功地应用于温湿度传感器非线性误差的校正中。     

用于传感器非线性误差校正的新颖神经网络

该文阐述了用神经网络校正传感系统非线性误差的原理和方法,提出了一种新颖的简化小脑模型神经网络（SCMAC）及其模型、算法与实现技术.模型、算法采用直接权地址映射技术,以训练样本的输入为地址,建立起输入与权重的关系.任意输入作为相近的权地址,即可找到对应的权,经过联想插补后可获得高精度输出.此外,采用磁盘文件存储、寻址权重等方法,避免了微机内存溢出,使得实现容易.最后给出了一个仿真实验.实验结果表明,用SCMAC校正后,可使传感器的非线性误差减少到近似为零.     

基于神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了一种基于RBF神经网络的传感器非线性校正模型及其算法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较,并给出一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于BP神经网络,能满足实用要求.     

基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.020%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校。     

基于RBF神经网络的传感器非线性误差校正方法

介绍了利用人工神经网络进行传感器非线性误差校正的原理。提出了传感器非线性误差校正的径向基函数(RBF)神经网络方法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较。最后给出了一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络可以明显提高网络收敛速度,大大减小传感器非线性误差,校正效果优于BP神经网络。     

传感器非线性误差校正的BP神经网络方法研究

研究了采用BP神经网络实现传感器逆向建摸,用三种神经网络方法(LM算法)计算比较了使用两种不同初始化规则和不同网络结构时对网络性能和计算精度的影响。计算机仿真实验表明:使用NW初始化规则并改进网络结构后,网络的收敛速度更快,精度更高。     

用遗传网络校正传感器非线性误差的研究

文章描述了一种用反函数校正传感器非线性误差的方法。阐述了校正原理，提出了利用BP神经网络和遗传算法相结合，拟合传感器传输特性反应函数的算法，该算法可将传感器传输特性的非线性模型，改造成为与实际物理过程相一致的不失真的线性模型，给出了一个应用实例，其结果表明，可使传感器的非线性误差有较大的减少。     

基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正

本文结合笔者所设计的超声波测距仪，介绍了用神经网络校正超声波传感器的非线性误差的原理与方法，并提出了基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正的模型、算法及其硬件实现。通过理论分析和硬件实验，显示出BP神经网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好，充分表明了应用神经网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。     

基于BP神经网络的浓度传感器非线性校正

提出基于BP神经网络的浓度传感器非线性误差校正方法。文中详细给出了BP神经网络算法原理及训练方案。当替换传感器或环境条件发生变化时,只要获取一组输入输出样本对,便可重新训练网络,获得新的输入输出样本关系,从而实现传感器非线性校正和动态标定,提高传感器的互换性,有实际应用价值。     

基于广义回归神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足传感器非线性拟合的要求,网络结构简单,收敛速度快。     

基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正

本文结合笔者所设计的超声波测距仪,介绍了用神经网络校正超声波传感器的非线性误差的原理与方法,并提出了基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正的模型、算法及其硬件实现。通过理论分析和硬件实验,显示出BP神经网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好,充分表明了应用神经网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。     

基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究

针对实际传感器的非线性问题,介绍了用神经网络进行传感器非线性校正的原理,提出了基于自适应遗传算法的神经网络传感器非线性校正模型、算法及实现方法。通过实验结果显示:此方法不但可以实现非线性校正和减少环境因素的影响,而且,校正后的精度也高于单一的神经网络模型。     

基于一维PSD误差分段的BP网络非线性校正

介绍了光电位置敏感探测器（PSD）的组成结构和工作原理,分析了传感器产生非线性的原因。对实际一维PSD进行了实验标定,建立了一般BP神经网络非线性校正模型,为了提高网络校正结果精度,提出融合误差曲线分段处理和BP神经网络的高精度校正方法,实例运用结果证明了该方法的可行性和优越性,大大提高了非线性区域的测量准确度和数据的置信度。对于传感器测量范围的扩大和整个测试系统精度的提高都具有较大的应用价值。     

基于小波神经网络建立虚拟仪器非线性软校正模型

神经网络具有良好的学习特性,小波变换有良好的时频局部化性质,将二者结合在一起构成小波神经网络兼有神经网络和小波变换的优点。本文提出了解决虚拟仪器系统非线性校正问题的小波神经网络算法。最后通过一个应用实例表明,采用小波神经网络建立软校正模型,不仅可以使系统获得高精度,而且在相同的误差条件下,其收敛速度也要远远快于传统的BP神经网络。     

神经网络在校正传感器非线性度方面的研究

BP神经网络及其改进算法虽然在测量准确度方面有所改善,但结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用。在引入LM算法的同时,通过分段的方法对其缺陷进行了改进。仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点。     

基于 BP神经网络的 X光图像畸变校正技术的研究 *

为解决基于图像导航的机器人辅助外科手术过程中 X光图像的畸变特性问题 ,提出了一种新型的基于 BP神经网络的 X光畸变图像校正方法。该方法首先从一个标准模板的 X光畸变图像中提取标定样本位置信息作为神经网络输入 ,以模板的标定样本真实位置信息为神经网络输出 ,构建 BP神经网络。该 BP神经网络能够实现畸变图像与真实模板之间的映射关系 ,从而达到图像畸变校正的目的。最后通过机器人辅助髓内钉锁孔实验对该方法进行了实验验证 ,证明了该方法的有效性。