一种基于改进遗传RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法

• 作者: 孟祥瑞 王军号
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 动态特性补偿 遗传算法 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1298-1302
• 分类号: TP212
• 字数: 2955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2010.09.019

摘要

为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,分析了传感器动态性能补偿的基本原理,提出了一种基于改进型遗传算法(IAGA)和RBF神经网络相结合的补偿算法,给出了用IAGA-RBF补偿算法建立的数学模型,并应用到瓦斯传感器的补偿环节.实验证明,该补偿算法具有响应速度快、计算精度高和工作频带宽的特点,多项动态特性指标都得到了较大的改善,能够有效地用于传感器的动态特性补偿.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟祥瑞	安徽理工大学能源与安全学院	239	2172	22.0	31.0
2	王军号	安徽理工大学计算机科学与工程学院	19	161	6.0	12.0