基于神经网络的光栅莫尔条纹误差模型参数优化

• 作者: 杨仁付 金仁贵 金佑来
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 光栅莫尔条纹 参数拟合
• 年，卷（期）: 2016,（4X）
• 页码范围: 204-205
• 页数: 2页
• 分类号: TP183

摘要

光栅莫尔条纹的误差模型是一种多峰的复杂正弦波动函数级数形式,单一的基于导数的非线性参数拟合方法可能无效,神经网络方法不依赖于函数导数,仿真实验表明模型参数的拟合符合实际。