基于广义回归神经网络的传感器非线性误差校正

被引：7

作者：

段松杰

张晓光

张闯志

机构：

[1] 中国矿业大学机电工程学院

来源：

传感器与微系统 | 2008年 / 27卷 / 12期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

广义回归神经网络; 传感器; 非线性误差; 径向基函数;

D O I：

10.13873/j.1000-97872008.12.036

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足传感器非线性拟合的要求,网络结构简单,收敛速度快。

引用

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