改善传感器非线性的自适应分区神经网络方法

doi:10.13873/j.1000-97872003.06.004

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改善传感器非线性的自适应分区神经网络方法

更新时间：2025-09-11

- 改善传感器非线性的自适应分区神经网络方法
- Issue 6, Pages: 11-13(2003)
- 作者机构：
  
  南京师范大学计算机系,江苏,南京,210097
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872003.06.004
  CLC： TP183;TP212
- Published：2003
- 稿件说明：
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[J]. 2003, (6): 11-13.
DOI：

[J]. 2003, (6): 11-13. DOI： 10.13873/j.1000-97872003.06.004.

摘要

提出了一种传感器特性反函数的自适应分区神经网络辨识方法

这种方法根据学习准确度的要求

用自适应方法把传感器特性的反函数分成若干区间

分别用一个BP神经网络去学习辨识进而取代

从而实现传感器特性的线性化。实验结果表明

非线性误差可减小到原来的十分之一。

Abstract

关键词

Keywords

references

G. L. Dempsey,J. S. Alig,N. L. Alt,B. A. Olson,D. E. Redfield.Control Sensor Linearization Using Artificial Neural Networks[J].Analog Integrated Circuits and Signal Processing,1997(3).

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