基于神经网络逆运算的传感器非线性误差补偿

• 作者: 刘清 张小勇
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 测量 非线性特性 脑神经网络 逆运算
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 172-176
• 分类号: TP18
• 字数: 3484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2010.04.035

摘要

提出了一种采用神经网络逆运算补偿传感器非线性误差的方法.该方法先通过静态标定得到实验数据,然后采用单输入/单输出的模糊小脑神经网络(SISO FCMAC)建立传感器静态非线性模型,再由SISO FCMAC的逆运算建立静态逆模型.与直接用神经网络建立逆模型的补偿方法相比较,具有学习简单、精度高和可在线标定等优点,且算法可以在单片机上实现.最后,通过实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘清	南京师范大学计算机科学与技术学院	57	368	11.0	15.0
3	张小勇	南京师范大学计算机科学与技术学院	4	2	1.0	1.0