| 基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性 |
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| 引用本文： | 张劼,景博,孙勇.基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性[J].传感器与微系统,2004,23(8):29-31. |
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| 作者姓名： | 张劼 景博 孙勇 |
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| 作者单位： | 空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038 |
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| 摘 要： | 利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现。
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| 关 键 词： | 小脑模型连接控制器神经网络 振筒式传感器 静态输出特性 仿真 |
| 文章编号： | 1000-9787(2004)08-0029-03 |
| 修稿时间： | 2004年2月28日 |
Improve static state output characteristic of vibrator-type sensor based on CMAC neural network |
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| ZHANG Jie,JING Bo,SUN Yong.Improve static state output characteristic of vibrator-type sensor based on CMAC neural network[J].Transducer and Microsystem Technology,2004,23(8):29-31. |
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| Authors: | ZHANG Jie JING Bo SUN Yong |
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| Abstract: | A new method,which is based on CMAC neural network's non-linear function approach to improve the static state output characteristic of vibrator-type sensor,is presented.The simulation result demonstrates that the vibrator-type sensor's static state output characteristic can be improved effectively.Besides that,simple hardware,faster speed,high accuracy and better robustness are offered. |
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| Keywords: | CMAC(cerebellar model articulation controller) neural network vibrator-type sensor static state output characteristic simulation |
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