应用递推神经网络的传感器动态建模研究

• 作者: 姜萍萍 田社平 颜国正
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 递归神经网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 574-576
• 页数: 3页
• 分类号: TM93
• 字数: 1748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2004.05.004

摘要

根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型,以研究传感器的动态性能,是动态测试的一个重要内容.研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用.递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构,整个网络的特性决定于相邻层间的连接权.采用递推预报误差算法训练神经网络,具有收敛速度快、收敛精度高的特点.由于其反馈特征,使得递归神经网络模型能获取系统的动态响应特性.该方法特别适用于传感器非线性动态建模,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难.试验结果表明,应用递归神经网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜国正	上海交通大学信息检测技术与仪器系	340	4219	33.0	49.0
2	田社平	上海交通大学信息检测技术与仪器系	184	1023	16.0	21.0
3	姜萍萍	上海交通大学信息检测技术与仪器系	47	341	10.0	16.0