| 基于LMBP神经网络的涡流传感器曲线拟合研究 |
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| 引用本文： | 丁硕,胡庆功,常晓恒,巫庆辉. 基于LMBP神经网络的涡流传感器曲线拟合研究[J]. 信息技术, 2013, 0(1) |
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| 作者姓名： | 丁硕 胡庆功 常晓恒 巫庆辉 |
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| 作者单位： | 渤海大学工学院,辽宁锦州,121013 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 为了正确反映数字式涡流传感器的实际非线性特性,文中利用Levenberg-Marguardt(L-M)算法优化BP的权值修正量,提出了一种快速收敛的LMBP学习算法,从数学角度详细阐述了LMBP算法的学习过程,并在Matlab环境下设计了具体的网络对数字式涡流传感器特性曲线进行拟合。仿真结果表明,较传统BP网络和传统改进BP网络,LMBP网络有着更快的收敛速度和更强的逼近能力。
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| 关 键 词： | LMBP神经网络 L-M算法 涡流传感器 曲线拟合 Matlab语言 |
Research on eddy current sensor characteristic curve fitting based on neural LMBP network |
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| DING Shuo , HU Qing-gong , CHANG Xiao-heng , WU Qing-hui. Research on eddy current sensor characteristic curve fitting based on neural LMBP network[J]. Information Technology, 2013, 0(1) |
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| Authors: | DING Shuo HU Qing-gong CHANG Xiao-heng WU Qing-hui |
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