神经网络与回归相结合实现传感器特性线性化

• 作者: 朱庆保 钱刚
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 回归 自适应 传感器 非线性误差 校正 仿真
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 所属期刊栏目: 研究通讯和短文
• 页码范围: 422-427
• 页数: 6页
• 分类号: TP21
• 字数: 6197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2001.04.026

摘要

本文提出了一种用多个改进的BP神经网络与回归相结合的技术去实现传感器非线性误差校正的方法.该方法将传感器的特性曲线分为一个直线段和两个非线性段,并自适应的确定线性段的区间,在线性段,用回归方法拟合出直线方程.在非线性段则用两个改进的BP神经网络分别映射其反函数作为校正环节,从而实现非线性误差校正.仿真和试用表明,这种方法可使传感器的非线性误差减小近十倍.最后,给出了一些仿真实验及其结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆保	南京师范大学数学与计算机科学学院	78	1563	17.0	38.0
2	钱刚	南京师范大学数学与计算机科学学院	2	28	2.0	2.0