用改进的小脑模型神经网络实现光栅信号连续细分

• 作者: 朱庆保
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 小脑模型 神经网络 光栅信号 细分
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TB92
• 字数: 3196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1158.2005.01.005

摘要

光栅测量系统常用硬件进行信号细分,存在细分数不高、硬件复杂等问题.为此,研究了一种神经网络细分方法,即利用一种改进的小脑模型神经网络的泛化能力实现光栅信号的连续细分.该小脑模型神经网络采用直接权地址映射技术,将光栅样本信号直接映射到联想存储器,对非样本信号经联想泛化即可实现连续细分.仿真实验结果表明,仅用少量样本即可达到很高的细分精度.

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	南京师范大学计算机系	78	1563	17.0	38.0