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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。 相似文献
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用于传感器非线性误差校正的新颖神经网络 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献
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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. 相似文献
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用遗传网络校正传感器非线性误差的研究 总被引:4,自引:1,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于BP神经网络的浓度传感器非线性校正 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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