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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的速度传感器幅频特性改进被引量：1: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法被引量：1: 3; 作者戴文战《传感技术学报》 CAS CSCD 1999年第2期115-118,共4页; 本文提出一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法．该神经网络连接系数直接反映了传感器静态模型中的被辨识参数，网络结构简单，具有良好的收敛性．文章将这一方法实际应用到铂热电阻静态模型辨识．仿真结果表明，本方法是可... 展开更多; 关键词传感器模型人工神经网络铂电阻; 在线阅读下载PDF 职称材料

LS-SVM构造FLANN逆系统的传感器动态补偿方法被引量：1: 4; 作者吴德会《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期378-383,共6页; 提出一种用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)逆系统的传感器动态补偿新方法。介绍了相关原理和具体算法,并给出了传感器动态逆系统的数学模型。在该方法中,通过在传感器后串接逆系统模型来修正动态测试误差、... 展开更多; 关键词逆系统传感器动态补偿函数链接型神经网络最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种OTA电流模温度/电流变换电路及其神经网络修正法: 5; 作者夏哲雷余环虎陈希武《传感技术学报》 CAS CSCD 2001年第3期245-248,共4页; 本文提出一种由跨导放大器所组成的温度 /电流变换电路 ,以及基于神经网络对变换电路的参考电压波动和传感器非线性信号进行修正的方法。通过将遗传算法和神经网络的相结合。; 关键词电流变换电路人工神经网络运算跨导放大器电流模温度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVR构造FLANN的传感器动态补偿研究: 6; 作者吴德会《计量学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期42-48,共7页; 提出了一种利用支持向量回归机（SVR）对函数链接型神经网络（FLANN）进行构造的新方法，并将其应用于传感器动态补偿。文中将SVR的解与常规FLANN估计进行对比，发现两者具有相同的问题形式，因此，在适当的参数条件下可通过SVR对FLANN... 展开更多; 关键词计量学函数链接型神经网络支持向量回归机传感器补偿辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识被引量：3: 1; 作者刘滔韩华亭马婧雷超; 机构空军工程大学防空反导学院信息保障技术重点实验室; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1390-1394,共5页; 文摘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。; 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; Keywords transducer system identification functional link artificial neural network Hammerstein model nonlinear; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的速度传感器幅频特性改进被引量：1: 2; 作者于海春俞阿龙; 机构淮阴师范学院物理与电子学系; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期75-76,79,共3页; 基金江苏省高等学校自然科学基金资助项目(04KJD140033); 文摘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。; 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; Keywords magnet-electrical vibration velocity transducer functional link artificial neural network（FLANN） natural frequency amplitude frequency characteristics compensation; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法被引量：1: 3; 作者戴文战; 机构杭州商学院信息与电子工程系; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 1999年第2期115-118,共4页; 基金浙江省自然科学基金; 文摘本文提出一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法．该神经网络连接系数直接反映了传感器静态模型中的被辨识参数，网络结构简单，具有良好的收敛性．文章将这一方法实际应用到铂热电阻静态模型辨识．仿真结果表明，本方法是可行的．; 关键词传感器模型人工神经网络铂电阻; Keywords transducer artificial neural networks pt-resistor; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP212.02 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名LS-SVM构造FLANN逆系统的传感器动态补偿方法被引量：1: 4; 作者吴德会; 机构九江学院电子工程系江西; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第3期378-383,共6页; 基金国家自然科学基金(70272032)资助项目; 文摘提出一种用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)逆系统的传感器动态补偿新方法。介绍了相关原理和具体算法,并给出了传感器动态逆系统的数学模型。在该方法中,通过在传感器后串接逆系统模型来修正动态测试误差、提高传感器的动态特性。通过典型的传感器动态标定实验数据,该逆系统模型的传递函数可用LS-SVM-FLANN方法辨识得到。实验结果表明,LS-SVM-FLANN辨识逆系统模型的速度是BP-FLANN方法的两倍,而且该逆系统动态补偿误差仅为后者的10%。用LS-SVM构造FLANN的逆系统补偿器精度高、鲁棒性好、实现简单。; 关键词逆系统传感器动态补偿函数链接型神经网络最小二乘支持向量机; Keywords inverse system transducer dynamic compensation functional link artificial neural networks（FLANN） least squares support vector machine（LS-SVM）; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种OTA电流模温度/电流变换电路及其神经网络修正法: 5; 作者夏哲雷余环虎陈希武; 机构中国计量学院; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 2001年第3期245-248,共4页; 基金浙江省自然科学基金资助项目(编号 :6 990 6 5 ) 国家质量监督检验检疫总局技术创新资助项目 (编号 :D98-A0 1- 0 8); 文摘本文提出一种由跨导放大器所组成的温度 /电流变换电路 ,以及基于神经网络对变换电路的参考电压波动和传感器非线性信号进行修正的方法。通过将遗传算法和神经网络的相结合。; 关键词电流变换电路人工神经网络运算跨导放大器电流模温度; Keywords converter artificial neural network transducer signal; 分类号 TN722.77 [电子电信—电路与系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVR构造FLANN的传感器动态补偿研究: 6; 作者吴德会; 机构九江学院电子工程系; 出处《计量学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期42-48,共7页; 基金国家自然科学基金（70272032）江西省教育厅科技项目（2007328）; 文摘提出了一种利用支持向量回归机（SVR）对函数链接型神经网络（FLANN）进行构造的新方法，并将其应用于传感器动态补偿。文中将SVR的解与常规FLANN估计进行对比，发现两者具有相同的问题形式，因此，在适当的参数条件下可通过SVR对FLANN进行优化构造。与常规FLANN构造方法比较，SVR-FLANN具有明显特点，即将权值迭代逼近问题转化为二次规划问题求解，使得在整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了所构造FLANN补偿器的唯一性。实际压力传感器动态补偿实验结果表明：用该方法构造的补偿器与常规方法相比，具有更高的精度、更强的抗干扰能力及更稳定的补偿效果。因此，更适合传感器动态补偿。; 关键词计量学函数链接型神经网络支持向量回归机传感器补偿辨识; Keywords Metrology Functional link artificial neural networks（FLANN） Support vector regression （SVR） transducer Compensation Identification; 分类号 TB942 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识	刘滔韩华亭马婧雷超	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于神经网络的速度传感器幅频特性改进	于海春俞阿龙	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法	戴文战	《传感技术学报》 CAS CSCD	1999	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	LS-SVM构造FLANN逆系统的传感器动态补偿方法	吴德会	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种OTA电流模温度/电流变换电路及其神经网络修正法	夏哲雷余环虎陈希武	《传感技术学报》 CAS CSCD	2001	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于SVR构造FLANN的传感器动态补偿研究	吴德会	《计量学报》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料