基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究

董程林; 成曙; 肖晨静

doi:10.13873/j.1000-97872006.12.004

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基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究

产品信息 | 更新时间：2025-09-11

- 基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究
- Research on nonlinear correction of sensors based on genetic neural network
- 传感器与微系统 2006年第12期页码：12-14
- 作者机构：
  
  1. 第二炮兵工程学院
  2. 第二炮兵工程学院,陕西,西安,710025
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872006.12.004
  中图分类号： TP183;TP212.1
- 纸质出版：2006
- 稿件说明：
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[1]董程林,成曙,肖晨静.基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究[J].传感器与微系统,2006(12):12-14.

DONG Cheng-lin, CHENG Shu, XIAO Chen-jing. Research on nonlinear correction of sensors based on genetic neural network[J]. 2006, (12): 12-14.
[1]董程林,成曙,肖晨静.基于遗传神经网络的传感器非线性校正研究[J].传感器与微系统,2006(12):12-14. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.12.004.

DONG Cheng-lin, CHENG Shu, XIAO Chen-jing. Research on nonlinear correction of sensors based on genetic neural network[J]. 2006, (12): 12-14. DOI： 10.13873/j.1000-97872006.12.004.

摘要

针对实际传感器的非线性问题

介绍了用神经网络进行传感器非线性校正的原理

提出了基于自适应遗传算法的神经网络传感器非线性校正模型、算法及实现方法。通过实验结果显示:此方法不但可以实现非线性校正和减少环境因素的影响

而且

校正后的精度也高于单一的神经网络模型。

Abstract

In accordance with the nonlinear problem of sensors

the principle for correcting the nonlinear of sensors with a neural network is introduced

correction model

algorithm and realized method are presented based on adaptive genetic algorithm.The results of experiment show that not only the method can correct the nonlinearity and diminish the effect of environmental factors

but also the precision after correcting is better than simple neural network model’s.

关键词

Keywords

references

基于神经网络的传感器非线性误差校正 [J]. 林康红,施惠昌,卢强,奉玲. 传感器技术 . 2002(01)

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