基于MPSO-BP神经网络的PSD误差补偿

• 作者: 俞恒杰 王福杰 陆辉山
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 粒子群算法 非线性 PSD 误差补偿
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 系统与应用
• 页码范围: 78-81,85
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1841.2019.02.019

摘要

针对光电位置传感器(PSD)测试系统的输出非严格线性的标定问题,提出了改进的粒子群优化BP神经网络的非线性补偿方法.采用自适应调整学习因子构造MPSO-BP神经网络分类器,建立一个2×35×2的BP神经网络.利用标定数据训练网络,将训练好的网络应用到输出信号.实验结果表明,相比于BP神经网络0.297％的相对误差,PSO-BP神经网络的相对误差减小到0.052％,准确度提高5倍以上,提高了PSD传感器的可靠性和测量精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福杰	中北大学机械工程学院	19	164	6.0	12.0
2	陆辉山	中北大学机械工程学院	42	172	8.0	10.0
3	俞恒杰	中北大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0