径向基函数神经网络在多维力传感器标定中的应用

• 作者: 俞阿龙
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 多维腕力传感器 标定 径向基函数神经网络 最小二乘法 反传神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 46-49
• 页数: 4页
• 分类号: TB931
• 字数: 2620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1158.2006.01.012

摘要

维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素,为了克服传统线性标定方法的局限性,利用径向基函数(RBF)神经网络强非线性逼近能力进行了多维腕力传感器的静态标定,并将其与最小二乘法和BP神经网络标定法作了比较.以研制的六维腕力传感器为对象进行了实验,结果表明,采用RBF神经网络对多维腕力传感器标定比用最小二乘线性标定有更高的标定精度,网络训练速度则大大快于BP神经网络.这种新方法具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞阿龙	淮阴师范学院物理系	73	489	12.0	18.0