| 基于神经网络的气压传感器非线性校正 |
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| 引用本文： | 贾克斌,王彦明,杨加春,刘鹏宇.基于神经网络的气压传感器非线性校正[J].北京工业大学学报,2021,47(1):40-49. |
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| 作者姓名： | 贾克斌 王彦明 杨加春 刘鹏宇 |
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| 作者单位： | 北京工业大学信息学部,北京 100124;先进信息网络北京实验室,北京 100124;北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京 100124;天津华云天仪特种气象探测技术有限公司,天津 300392 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目;国家重点研发计划资助项目 |
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| 摘 要： | 为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6％的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19％的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中.
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| 关 键 词： | 气压传感器 温漂 非线性校正 小波变换 Levenberg-Marquardt(LM)算法 神经网络 |
Nonlinear Correction of Pressure Sensors Based on Neural Network |
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| JIA Kebin,WANG Yanming,YANG Jiachun,LIU Pengyu.Nonlinear Correction of Pressure Sensors Based on Neural Network[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2021,47(1):40-49. |
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| Authors: | JIA Kebin WANG Yanming YANG Jiachun LIU Pengyu |
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