基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。     

基于神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法 ,提出了基于BP神经网络传感器非线性误差校正及其模型、算法与实现技术。通过计算机仿真与应用 ,显示出这种逆模型不但可实现温度补偿和非线性校正 ,而且网络结构简单 ,准确度高     

基于神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了一种基于RBF神经网络的传感器非线性校正模型及其算法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较,并给出一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于BP神经网络,能满足实用要求.     

基于BP网络的厚膜压力传感器非线性校正

简述了厚膜压力传感器结构原理和力学模型、传统非线性校正方法,以及用神经网络进行非线性校正的原理,探讨用BP神经网络实现厚膜压力传感器的非线性校正,并通过MATLAB神经网络工具箱进行仿真。研究结果表明:采用该方法对弹性体应变量与压力关系的非线性校正可以将标准误差减小2个数量级,简单而有效地实现传感器非线性校正。     

一种改进BP网络及其在智能传感器非线性校正中的应用

主要分析了神经网络存在的一些缺陷,研究了一种改进BP神经网络学习算法的相关技术,设计并实现了一种改进型BP神经网络算法,并将其应用于智能传感器的非线性自校正系统。通过在某无人机机载高度传感器上试验研究,证明了这种算法的可靠性、先进性、稳定性。     

基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正

本文结合笔者所设计的超声波测距仪,介绍了用神经网络校正超声波传感器的非线性误差的原理与方法,并提出了基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正的模型、算法及其硬件实现。通过理论分析和硬件实验,显示出BP神经网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好,充分表明了应用神经网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。     

基于MEC优化BP神经网络的PSD非线性校正

光电位置敏感传感器(PSD),特别是其B区存在非线性误差大、测量精度低的问题.针对现有神经网络校正方法的不足,提出一种基于思维进化计算(MEC)算法优化的神经网络校正模型.该方法首先应用MEC算法搜索最优神经网络初始权值和阈值,再利用LM算法训练BP神经网络,最后将训练好的神经网络用于PSD非线性校正.仿真实验结果表明,所提出的方法校正精度高,收敛速度快,泛化能力强,测试数据的平均误差被控制在0.005 mm以下.经过校正后的PSD在非线性区表现出与线性区相似的线性程度,提高了PSD的测量精度.     

用遗传网络校正传感器非线性误差的研究

文章描述了一种用反函数校正传感器非线性误差的方法。阐述了校正原理，提出了利用BP神经网络和遗传算法相结合，拟合传感器传输特性反应函数的算法，该算法可将传感器传输特性的非线性模型，改造成为与实际物理过程相一致的不失真的线性模型，给出了一个应用实例，其结果表明，可使传感器的非线性误差有较大的减少。     

基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正

本文结合笔者所设计的超声波测距仪，介绍了用神经网络校正超声波传感器的非线性误差的原理与方法，并提出了基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正的模型、算法及其硬件实现。通过理论分析和硬件实验，显示出BP神经网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好，充分表明了应用神经网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。     

基于DRNN的传感器的建模研究

针对传感器受温度影响的复杂非线性输入输出特性,利用对角递归神经网络（DRNN）建模,并实现了温度补偿和非线性校正。对于权值的训练采用LM算法,克服了BP算法收敛慢的缺陷,使其在保证收敛的前提下,提高了收敛速度。实验表明：应用DRNN对传感器建模是一种行之有效的方法。     

原油含水率测量PSO-BP非线性校正技术

针对电容法测量原油含水率过程中存在的测量误差大、精度低等问题,提出了一种基于神经网络的非线性校正技术。此方法结合了微粒群(PSO)算法与BP网络在全局搜索与局部搜索上的优势,克服了以往方法的不足,可使原油含水率测量结果的校正过程具有寻优全局性和精确性,并能加快其收敛速度。仿真结果表明:该方法能有效消除非目标参量对传感器输出结果的影响,在工程上具有一定的应用价值。     

基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.020%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校。     

基于神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

文章提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性调校方法,该方法利用神经网络良好的非线性映射能力逼近反非线性函数,从而完成非线性校正。仿真结果表明:与传统的分段线性方法和BP算法相比,改进型BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.02%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校。     

EMD和遗传神经网络算法研究—以装载机动态称重系统为例

装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号,而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系,采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理,提取其有用称重信号,采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合,同时使用遗传算法加快收敛速度,得到适合的非线性测重数学模型,仿真和实验参数计算表明,该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的。     

基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

针对BP网络的不足,提出了基于遗传算法的神经网络技术。将两者有机的融合在一起,充分利用了GA算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力,加快了收敛速度,提高了收敛精度,将其应用于高速公路动态称重系统的神经网络控制器的训练中,取得了较好的效果。     

基于改进的BP神经网络的血液细胞图像分割

采用BP神经网络来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进BP神经网络。提出了一种采用L-M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统模型。实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像。     

基于小波神经网络的电容称重传感器非线性补偿研究

为了解决电容称重传感器的非线性问题,提出了补偿其非线性的小波神经网络方法。该方法以电容称重传感器实验数据为基础,通过小波神经网络训练来确定传感器非线性补偿网络。介绍电容称重传感器非线性补偿原理,分析网络的拓扑结构,给出网络参数训练方法。结果表明,采用小波神经网络进行电容称重传感器非线性补偿具有好的鲁棒性,网络训练速度快、精度高,并能在线补偿,在测试领域有实用价值。     

飞控系统传感器故障诊断的神经网络方法研究

BP神经网络对于飞行控制系统传感器故障诊断是一种有效的故障模式识别方法;在标准BP神经网络的基础上,提出了一种新的BP改进算法——自适应FMBP算法(SAFMBP),用以消除标准BP网络收敛速度慢及易陷入局部极小等缺点,并且建立了飞行控制系统仿真模型和传感器常见故障模型,采用基于神经网络模式分类的故障诊断方法,应用改进的BP神经网络(SAFMBP)进行飞控系统传感器的故障诊断,最后给出了仿真诊断实例。