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基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿
被引量：
9
1
作者
田社平
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期13-16,共4页
讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输...
讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性 。
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关键词
传感器
非线性动态补偿
递归神经网络模型
网络
结构
训练算法
递
推预报误差算法
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职称材料
题名
基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿
被引量：
9
1
作者
田社平
机构
上海交通大学电子信息学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第1期13-16,共4页
文摘
讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性 。
关键词
传感器
非线性动态补偿
递归神经网络模型
网络
结构
训练算法
递
推预报误差算法
Keywords
Error analysis
Error compensation
Nonlinear systems
Recurrent neural networks
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿
田社平
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
9
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