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| 基于遗传算法和小波神经网络的传感器输出拟合方法研究 | |
| 引用本文： | 钱光耀,夏二勇,王沪阳,张文昊.基于遗传算法和小波神经网络的传感器输出拟合方法研究[J].计量技术,2011(9):3-6. |
| 作者姓名： | 钱光耀 夏二勇 王沪阳 张文昊 |
| 作者单位： | [1]上海中兴软件有限责任公司RNC媒体平台部,上海201203 [2]中建工业设备安装有限公司,南京210046 [3]南京工业大学土木工程学院,南京210009； [4]上海宝山钢铁股份有限公司罗泾制氧分厂能源环保部,上海201900 [5]马鞍山钢铁股份有限责任公司自动化工程公司,马鞍山243031 |
| 摘 要： | 针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出了解决浓度传感器输出特性拟合的遗传神经网络方法,该方法首先使用遗传算法对浓度传感器的输出特性进行“粗拟合”,再用小波神经网络进行“细拟合”,提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法,实验验证该方法的有效性.当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训... |
| 关 键 词： | 浓度传感器 遗传算法 小波神经网络 动态标定 |
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