基于递归神经网络的传感器非线性动态建模

• 作者: 丁国清 田社平 石猛 颜德田
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 递归神经网络 传感器 非线性动态建模 递归预报误差算法
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP212
• 字数: 1437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2004.02.002

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. 讨论了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用, 给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法. 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. 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	颜德田	上海交通大学信息检测技术与仪器系	64	676	12.0	22.0
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	丁国清	上海交通大学信息检测技术与仪器系	118	1385	19.0	32.0
4	石猛	上海交通大学信息检测技术与仪器系	5	24	3.0	4.0