基于人工鱼群BP神经网络算法的压力传感器温度补偿研究

为实现压力传感器的温度补偿,采用BP神经网络作为压力传感器软件补偿系统的核心算法,但由于BP神经网络算法易陷入局部极值,因此采用具有全局搜索能力的算法—人工鱼群算法(AFSA)进行优化,得到的结果是压力传感器的线性度提升1个数量级,温度灵敏度系数降低2个数量级,得到了很好的补偿效果。     

改进的粒子群算法在传感器温度补偿中的应用

针对红外气体传感器测量精度受环境温度影响较大的问题,提出了一种基于嵌入自适应Levy变异免疫粒子群-最小二乘支持向量机（ALIPSO-LSSVM）的温度补偿算法。ALIPSO算法引入Levy flight对子代粒子进行自适应变异,确保粒子多样性,并在每次迭代之前,采用相对基学习方法初始化粒子群,提高算法的收敛速度。通过5个基准测试函数对ALIPSO算法进行性能评价,仿真结果表明该算法收敛速度较快、精度高,且具有较强的全局搜索能力。利用ALIPSO算法对LS-SVM的参数进行优化,并将该混合算法应用于红外气体传感器温度补偿,数值仿真结果表明采用该算法可将补偿结果的相对误差控制在6%范围内。     

基于改进人工蜂群算法的WSNs覆盖优化

随着无线传感器网络（WSNs）被广泛地应用,覆盖优化问题已经成为网络服务质量中的一个关键问题。针对基本人工蜂群（ABC）算法的缺陷,基于混沌优化和自适应变化提出了一种改进的ABC（IABC）算法;并在此基础上,设计了基于IABC算法的动态网络覆盖优化方案。实验结果表明：IABC算法明显改善了基本ABC算法的缺陷,有效地延长了网络寿命,保证了网络的服务质量。     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

针对无线传感器网络无需测距依赖的DV-Hop定位算法节点定位精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到DV-Hop算法的设计中,提出了一种ABDV-Hop(Artificial Bee ColonyDV-Hop)算法。该算法在传统DV-Hop算法的基础上,利用节点间的距离和锚节点的位置信息,在DV-Hop算法的最后阶段,通过建立目标优化函数,实现对未知节点坐标的估计。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上,改进算法能有效降低定位误差。     

人工蜂群算法的改进

为改善人工蜂群算法(ABC)的深度搜索能力,提出一种改进的人工蜂群算法(SABC)。借鉴混合蛙跳算法(SFLA)的进化机制,将蜂群划分为多个模因组,使每个新个体与自身所在模因组的最坏个体进行优劣比较,能够更加容易保存群体中的"新生"个体,改善群体的整体质量,增加算法的深度搜索能力。通过7个测试函数进行实验,统计结果表明了SABC算法在求解函数优化问题时具有较好的算法性能。     

基于伊藤算法的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)在求解复杂问题时出现的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在布朗运动和伊藤随机过程的启示下,借鉴伊藤算法的设计思想,提出了一种基于布朗运动的改进人工蜂群优化算法(BMABC)。在采蜜蜂和观察蜂阶段分别设计了不同的漂移算子和波动算子。漂移算子保证算法向着最优解的位置漂移,波动算子保证了解的多样性。分别使用ABC、GABC和BMABC对5个经典函数进行了测试。实验结果表明,BMABC算法具有收敛速度快、收敛精度高的特点,并具有良好的稳定性。     

基于模拟退火思想的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(ABC)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到ABC算法中,提出了一种改进的优化算法。混合优化算法在各温度下依次进行ABC和SA搜索,是一种两层的串行结构。由于ABC提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法。SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止ABC算法陷入局部极小。基于模拟退火的改进人工蜂群算法保持了ABC算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,便于收敛的同时也可以防止算法陷入局部最优解。     

基于信息熵的改进人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在处理复杂性问题时收敛速度慢、收敛精度不高、易早熟等缺陷,在原始人工蜂群算法的基础上引入信息熵。信息熵本身是不确定性的一种度量,由信息熵的值来度量人工蜂群算法中跟随蜂选择的不确定性,通过控制信息熵的值达到控制算法中跟随蜂选择过程的目的,实现算法的自适应调节。通过对测试函数和不同规模TSP问题的模拟仿真,对人工蜂群算法、蚁群算法和其他改进方法进行了对比,验证了所提出改进方法的可行性和有效性。     

基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在函数优化问题求解过程中容易陷入局部最优,收敛速度慢的缺点,提出了一种基于改进局部搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂采用基于当前最优解的混沌局部搜索策略,侦查蜂采用基于当前最优解的自适应侦查策略,并使其局部搜索范围随着迭代次数的增加逐渐减小,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力,有效地避免了其陷入局部最优。6个测试函数的仿真实验结果表明,与传统的人工蜂群算法相比,改进后算法的求解精度和收敛速度明显提升。     

基于RBF神经网络的电化学CO气体传感器的温度补偿

针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点,提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法,并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究.实验结果表明,未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20.0%,基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1.44%,而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0.12%,故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿,令传感器具有更高的测量精度和温度稳定性.     

气体传感器阵列温度漂移抑制的研究

半导体气体传感器存在漂移问题,温度变化对漂移的影响尤为明显.在气体传感器阵列中,可以加入温度、湿度等传感器,监测其工作环境.实验系统采用恒温箱设定一组温度,制备气体样本20例(两种浓度样本各10例),采集传感器对样本的响应;通过人工神经网络来识别样本;当有误判发生时,在原网络中引入温度传感器的响应值,消除了误判,在一定程度上抑制了漂移,改善了网络性能,验证了该温度漂移抑制方法的可行性.     

两种数据融合算法对扩散硅压力传感器的温度补偿

针对扩散硅压力传感器在实际应用中对温度存在交叉灵敏度的问题,文章采用改进的多维回归分析法和BP神经网络法两种实用的智能化数据融合方法对压力传感器输出进行处理,以消除非目标参量(温度)对传感器的影响;研究结果表明这两种方法均能有效地抑制交叉灵敏度,减小灵敏度温漂和零点温漂;由于这两种融合算法具有各自的特点,因此可应用于不同要求的智能传感器系统中。     

基于分段融合的压阻式传感器温度补偿方法

针对硅压阻式压力传感器在工程应用中受环境温度和压力的影响产生漂移,影响测量精度等问题.提出一种基于粒子群优化RBF神经网络与最小二乘法融合的温度补偿模型.使用粒子群算法对常规RBF神经网络的权值和阙值进行优化,提高神经网络的泛化性能和训练效率,增强传感器非线性段温度补偿的效果;使用最小二乘法对线性段进行温度补偿,提高整体模型的补偿效率.以飞思卡尔24 PC型压力传感器进行补偿实验,结果表明:对比优化前的神经网络和最小二乘方法,利用本文方法进行温度补偿,耗时短,总体误差低于其他两种方法.传感器在整个温度区间和压力测试点下的输出基本不受影响,补偿效果明显,数据精度符合课题实验的要求.     

基于差分蜂群算法的无线传感器网络节点分布优化

针对无线传感器网络节点分布优化问题,在保证节点间相互连通的情况下建立节点分布优化模型,提出了一种有效的差分蜂群优化算法,从而实现了同构无线传感器网络节点对目标区域的高效覆盖。改进算法将差分进化操作引入蜂群算法中雇佣蜂的搜索方式,以提高雇佣蜂搜索的多样性和避免计算量的浪费。差分蜂群算法在无线传感器网络节点分布优化问题上进行了测试,并与差分进化、人工蜂群两种算法进行了仿真对比。从3种算法的网络覆盖率迭代曲线可以看出,差分蜂群算法整体的探索能力及收敛速度较之其他2种算法都有所提升。除此之外,3种算法对无线传感器网络覆盖优化问题进行了100次试验,覆盖率统计结果进一步验证了所提算法的有效性。     

基于复合RBFNN的数字温度传感器误差补偿方法

数字温度传感器存在零点误差与非线性误差,需要进行误差补偿.提出了一种复合径向基函数神经网络(CRBFNN)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,构造两个相互独立的子RBFNN网络,获得两个独立的冗余补偿值;然后根据特征阈值、数字温度传感器的输出估计器和权值调节器,获得复合RBFNN输出融合权值...     

基于遗传算法的小波神经网络温度补偿模型

对单晶硅压阻式压力传感器的输出随温度漂移的问题,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络简单快速的函数逼近能力,研究结果表明,该模型有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性.     

基于自适应ABC/FOA融合定位算法研究

针对传统无线传感网络(WSN)节点定位算法定位慢、误差大的问题,提出了一种基于自适应ABC/FOA融合定位算法.该算法既吸收了ABC算法的全局寻优能力强的优点,又保留了FOA算法局部搜索能力强的特点;同时,引入自适应概念,对果蝇步长进行控制,提高种群多样性;接下来,对节点定位误差函数进行改进,提高了节点定位误差的区分度.仿真结果表明,利用自适应ABC/FOA融合定位算法以后,定位时间明显缩短,定位误差明显减小,能够满足工程领域对于定位精度的要求.     

基于RE200B红外传感器的体温仪设计

为了能在人口集中的公共场所快速、准确测量大批量人群体温,系统采用RE200B红外传感器作为温度采集器件,以STC89C52为核心,DS18B20传感器采集环境温度作为补偿温度,设计了一种电子红外测温仪.系统主要包括硬件和软件两大部分,红外信号经过光学系统聚焦在RE200B热释电探测器上并转变为相应的电信号,此信号经过放大、A/D转换,再送到单片机中进行数据的处理、补偿,最后送到液晶显示结果.软件采用C语言来编写.经实验测试：设计红外体温仪平均相对误差小于0.3％,符合系统设计的预期要求.