改进遗传神经网络在传感器温度补偿中的应用

• 作者: 唐炜 徐晓苏
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 温度补偿 改进遗传算法 函数链神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 62-66
• 页数: 5页
• 分类号: TP212.6|TH701
• 字数: 3423字
• 语种: 中文

摘要

精确辨识传感器温度补偿模型对于提高系统测试精度具有重要的意义.神经网络具有良好的自学习、自适应和非线性映射能力,但往往训练速度慢、易陷入局部极小值,而遗传算法具有很强的全局寻优能力,但其局部搜索能力却不足.本文探讨了利用改进遗传算法优化函数链神经网络,以获得全局最优解的方法,并根据多温度条件下的实测数据,对电涡流传感器温度补偿模型进行了有效辨识.结果表明,该方法运算快速、精度高、通用性强,在智能传感器建模与补偿等领域具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晓苏	东南大学仪器科学与工程学院	139	1333	19.0	27.0
2	唐炜	东南大学仪器科学与工程学院	6	66	3.0	6.0