基于特征提取的函数连接神经网络研究及其化工过程建模应用 被引量：7

1

作者 朱群雄 张晓晗 +2 位作者 顾祥柏 徐圆 贺彦林 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期907-912,共6页

对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functional link neural networks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(principal components analysis,PCA)的函数连接神经网络(PCA... 对于化工过程中带噪声、强耦合的高维数据建模问题,常规的函数连接神经网络(functional link neural networks,FLNN)无法有效地进行处理。为解决该问题,提出一种基于主元分析(principal components analysis,PCA)的函数连接神经网络(PCA-FLNN)。通过对FLNN的函数扩展层进行特征提取,不仅去除变量间的线性相关关系,而且提取数据的主成分,进而简化FLNN学习数据的复杂度。为验证所提方法的有效性,首先采用UCI数据Airfoil Self-Noise对其性能进行验证;随后将所提的方法应用于精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程建模;与传统FLNN进行对比,标准数据和工业数据的仿真结果表明,PCA-FLNN在处理复杂化工过程数据时具有收敛速度快和建模精度高的特点。 展开更多

关键词 函数连接神经网络 特征提取 过程建模 精对苯二甲酸

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基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究 被引量：1

2

作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期97-101,共5页

针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达... 针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达式，利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进，提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明，该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 计量学 HAMMERSTEIN模型 函数连接神经网络 非线性动态测试系统 系统辨识

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基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究 被引量：6

3

作者 虎涛涛 康波 单要楠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期203-208,共6页

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,... 自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低。文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优。针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性。 展开更多

关键词 自适应逆控制 扰动消除 系统辨识 动态函数连接神经网络 变参数 混沌粒子群算法

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基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究 被引量：15

4

作者 王韶 周家启 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期142-146,共5页

发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来... 发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量,特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经刚络(FLNN)分类模型。根据潮流计算特点,构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无 功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI),形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合,提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经例络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE-RTS79测试系统进行计算,结果验证了该方法的正确性和有效性,同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间,在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。 展开更多

关键词 发输电系统 可靠性评估 函数型连接神经网络 枚举法 电力系统

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切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用 被引量：2

5

作者 胡志恒 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第4期287-290,共4页

本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层... 本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。 展开更多

关键词 信道均衡 码序列 数字通信 切比雪夫多项式 函数型连接神经网络

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一种复值函数型连接神经网络 被引量：1

6

作者 胡志恒 李春光 +1 位作者 王炎滨 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2003年第2期95-99,共5页

本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经... 本文提出了一种复值函数型连接神经网络(CFLNN)结构,可以对复数域信号进行快速处理。函数型连接神经网络通过对输入模式预先进行非线性扩展,增强了输入信号的模式表达,从而可以大为简化网络结构,降低计算复杂度。本文将函数型连接神经网络推广到了复值情况并给出了基于梯度下降的学习方法。计算复杂度分析显示本方法具有结构简单,计算量低的优点。最后,将本方法运用到对复值非线性系统的辩识问题中,仿真实验表明本CFLNN性能与传统复值前馈神经网络相近或更优。 展开更多

关键词 信号处理 复数域信号 复值函数型连接神经网络 非线性信号 激活函数

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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量：2

7

作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页

通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多

关键词 瓦斯传感器 函数型连接神经网络 非线性校正

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函数型连接神经网络偶发事件分类器设计

8

作者 王韶 张安邦 周家启 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期66-69,共4页

偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用... 偶发事件分析是电力系统安全分析和可靠性计算中的关键问题,需要大量的计算时间。为了有效地减少大电力系统开断模拟的计算工作量,提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型和算法。为获取事故后的系统状态信息,用相对于故障前系统状态的变化量反映事件的行为特征,设计了一组行为指标(PI),构造出神经网络分类器。讨论了各种行为指标及其组合对分类器的不同影响,指出支路功率行为指标是较好的行为指标。通过对IEEE-RTS24试验系统进行的分类计算表明,该分类器不仅网络结构和学习算法简单,而且提高了计算速度和精度。 展开更多

关键词 函数型连接神经网络 偶发事件 分类器

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双电机驱动伺服系统神经网络控制器的设计 被引量：6

9

作者 樊卫华 赵国峰 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期260-264,268,共6页

针对存在未知齿隙和摩擦等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,设计了基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN)在线辨识未知的齿隙和摩擦非线性,利用Backstepping方法设计了神经网络控制器,得... 针对存在未知齿隙和摩擦等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,设计了基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN)在线辨识未知的齿隙和摩擦非线性,利用Backstepping方法设计了神经网络控制器,得到了同时使系统跟踪误差、驱动子系统间同步误差及网络权值的一致有界权值调整策略。仿真表明,所提出的控制策略是有效的。 展开更多

关键词 齿隙非线性 BACKSTEPPING 函数连接神经网络 多电机同步控制

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镧系金属离子Ln^(3+)定量构效关系的神经网络研究 被引量：11

10

作者 杨兴华 印春生 潘忠孝 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1466-1471,共6页

以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联... 以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联和预测 ,获得了非常好的结果 .与对应的线性模型比较表明 。 展开更多

关键词 镧系金属离子 定量构效关系 QSPR 函数连接型神经网络 非线性关联 EDTA 配合物

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非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识 被引量：3

11

作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1390-1394,共5页

针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型... 针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型参数的新型神经网络结构,推导了基于反向传播的网络权系数调整方法。通过网络迭代训练同时得到静态与动态两个环节的模型参数。最后通过一个H模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法是有效的。 展开更多

关键词 传感器 系统辨识 函数连接型神经网络 HAMMERSTEIN模型 非线性动态系统

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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 被引量：5

12

作者 俞阿龙 黄惟一 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期455-458,共4页

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... 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。 展开更多

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

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基于神经网络的速度传感器幅频特性改进 被引量：1

13

作者 于海春 俞阿龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期75-76,79,共3页

为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它... 为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它的幅频特性。介绍了原理和FLANN权值调整的算法,给出用FLANN建立的磁电式振动速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种幅频特性的改进方法具有精度高、鲁棒性好,并能在线修正等优点,在工程测试领域有重要的实用价值。 展开更多

关键词 磁电式振动速度传感器 函数连接型神经网络 固有频率 幅频特性 补偿

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基于改进FLN的短期电力负荷预测算法 被引量：3

14

作者 张海涛 陈宗海 朱六璋 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期92-96,共5页

短期电力负荷的预测对电力系统具有重要的意义。利用剪枝和附加动量法对标准函数连接神经网络(FLN)进行改进,并将电力负荷的机理和先验知识有机融入,构成了改进的FLN预测网络。对安徽电网电力总负荷的实际预测结果证明了该算法的有效性... 短期电力负荷的预测对电力系统具有重要的意义。利用剪枝和附加动量法对标准函数连接神经网络(FLN)进行改进,并将电力负荷的机理和先验知识有机融入,构成了改进的FLN预测网络。对安徽电网电力总负荷的实际预测结果证明了该算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 函数连接神经网络 短期电力负荷 剪枝 附加动量

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空间评价预测建模工具SDM及其在矿产资源潜力评价中的应用研究

15

作者 屈红刚 李景朝 +1 位作者 李裕伟 文辉 《矿床地质》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期756-757,共2页

SDM(Spatial Data Modeller)是一个集成了ArcGIS和多个空间评价预测模型的工具集。其实现的模型包括:①数据驱动模型:证据权、罗吉斯蒂回归、径向基函数连接神经网络和概率神经网络;②知识驱动模型:模糊逻辑、专家证据权;③分类工具:模... SDM(Spatial Data Modeller)是一个集成了ArcGIS和多个空间评价预测模型的工具集。其实现的模型包括:①数据驱动模型:证据权、罗吉斯蒂回归、径向基函数连接神经网络和概率神经网络;②知识驱动模型:模糊逻辑、专家证据权;③分类工具:模糊聚类网络等;④常用工具:添加断层方向等。这些模型可使用数值型数据(如砷的地球化学数据)和类型数据(如岩性分类数据)。 展开更多

关键词 矿产资源潜力评价 地球化学数据 驱动模型 函数连接神经网络 工具集 概率神经网络 专家证据 图层 空间评价预测 模糊逻辑

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无人机纵向飞行控制器的FLNN轨迹线性化设计

16

作者 张立珍 吴庆宪 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2011年第7期81-85,共5页

提出一种将函数连接神经网络(FLNN)和轨迹线性化方法(TLC)相结合的新的研究控制方法,并采用此方法设计了无人机纵向飞行控制器。介绍了采用此方法设计无人机纵向飞行控制器的过程,并利用新控制方案对控制器进行了仿真验证,且与TLC控制... 提出一种将函数连接神经网络(FLNN)和轨迹线性化方法(TLC)相结合的新的研究控制方法,并采用此方法设计了无人机纵向飞行控制器。介绍了采用此方法设计无人机纵向飞行控制器的过程,并利用新控制方案对控制器进行了仿真验证,且与TLC控制器进行了比较。结果表明所提出的控制方案可有效地降低建模误差和外部干扰对控制器的影响,提高系统的鲁棒性。 展开更多

关键词 无人机 纵向飞行控制器 函数连接神经网络 轨迹线性化控制

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传感器动态建模FLANN方法改进研究 被引量：10

17

作者 吴德会 赵伟 +1 位作者 黄松岭 郝宽胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期362-367,共6页

提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到... 提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到了对权值参数偏导数的更高精度估计;最后,利用该模型梯度进行迭代训练,加快了网络收敛速度并提高了收敛的稳定性。实验结果表明,改进FLANN具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,十分适合传感器动态系统的建模。 展开更多

关键词 函数连接型神经网络 动态模型 辨识 传感器

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一种电容非介入式压力测量方法研究 被引量：3

18

作者 黄姣英 袁海文 +2 位作者 安晨亮 崔勇 李成贵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1773-1777,共5页

非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实... 非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实验,得出实际液压系统中电容和压力确切的数学关系,也定性分析了液压油介电常数和温度的关系。仿真和实验结果表明,变介电常数电容法在液压管路压力非介入式测量中完全可行,为小管径液压系统的在线压力测量提供一种新的方法. 展开更多

关键词 非介入压力测量 液压系统 变介电常数 电容 函数型连接神经网络

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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量：8

19

作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页

对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多

关键词 加速度传感器 建模 函数连接型人工神经网络 遗传算法

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基于FLNN的加速度传感器动态特性补偿方法 被引量：2

20

作者 俞阿龙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第12期80-81,85,共3页

对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁... 对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁棒性及动态补偿器实现简单等优点。 展开更多

关键词 加速度传感器 函数连接型神经网络 动态补偿

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