传感器信号处理中的两种神经算法的比较

• 作者: 刘帅 孙以材 潘国峰 赵利川
• 来源期刊: 河北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP 神经网络算法 流行的神经网络算法 温度补偿 学习率 范德堡多项式
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 3576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2373.2010.01.013

摘要

对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流彳亍的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙以材	河北工业大学信息工程学院	117	1247	18.0	31.0
2	潘国峰	河北工业大学信息工程学院	70	462	10.0	18.0
3	刘帅	河北工业大学信息工程学院	15	34	4.0	5.0
4	赵利川	河北工业大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0