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基于改进遗传神经网络的微硅加速度传感器动态补偿研究
被引：5
作者：
俞阿龙
黄惟一
机构：
[1] 东南大学仪器科学与工程系
来源：
关键词：
微硅加速度传感器;
函数连接型神经网络;
动态补偿;
遗传算法;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP212.6 [智能化传感器];
学科分类号：
1405 ;
摘要：
比较遗传算法与神经网络的特点 ,并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方法不依赖于传感器的动态模型 ,可根据传感器的动态响应数据 ,建立补偿模型 ,采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数 ,既保留了遗传算法的全局搜索能力 ,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力 .介绍补偿原理及算法 ,给出动态补偿网络的数学模型 .结果表明 ,该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷 ,具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高、鲁棒性好及动态补偿器实现简单等优点
引用
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页数：4
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