改进型RBF神经网络在磁致伸缩液位传感器中的应用

• 作者: 彭碧辉 杨祖安 王晓
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 磁致伸缩液位传感器 RBF神经网络 蚁群聚类算法 温度补偿 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 5-8,33
• 页数: 5页
• 分类号: TP212
• 字数: 3040字
• 语种: 中文

摘要

本文是以用于高精度测量的磁致伸缩液位传感器为研究对象,通过该种传感器的工作原理,分析了滑油温度的变化对传感器测量精度的影响,并提出了一种基于蚁群聚类算法的RBF神经网络系统对传感器进行温度补偿的方法.该系统使用蚁群算法对输入样本数据进行聚类计算.隐含层到输出层的权值通常使用伪逆算法进行调节.计算各个隐含层单元的输出,并计算其对网络输出的贡献量.通过裁剪法对网络结构进行简化,但要求误差控制在允许误差范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓	华东理工大学现代教育技术中心	5	10	2.0	3.0
2	杨祖安	华东理工大学现代教育技术中心	2	3	1.0	1.0
3	彭碧辉	华东理工大学现代教育技术中心	2	3	1.0	1.0