基于LMBP神经网络的涡流传感器曲线拟合研究

• 作者: 丁硕 巫庆辉 常晓恒 胡庆功
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: LMBP神经网络 L-M算法 涡流传感器 曲线拟合 Matlab语言
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目与博士论文
• 页码范围: 17-21,24
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 4799字
• 语种: 中文

摘要

为了正确反映数字式涡流传感器的实际非线性特性,文中利用Levenberg-Marguardt (L-M)算法优化BP的权值修正量,提出了一种快速收敛的LMBP学习算法,从数学角度详细阐述了LMBP算法的学习过程,并在Matlab环境下设计了具体的网络对数字式涡流传感器特性曲线进行拟合.仿真结果表明,较传统BP网络和传统改进BP网络,LMBP网络有着更快的收敛速度和更强的逼近能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡庆功	渤海大学工学院	6	164	5.0	6.0
2	巫庆辉	渤海大学工学院	46	413	9.0	18.0
3	丁硕	渤海大学工学院	42	451	11.0	19.0
4	常晓恒	渤海大学工学院	34	306	8.0	16.0