【摘 要】
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测量冠状动脉血管血流储备分数的压力导丝中的超微型压力传感器,具有严重的温度以及非线性漂移问题,且目前只有硬件方法进行补偿.针对硬件补偿方法存在的补偿精度不高及成本
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测量冠状动脉血管血流储备分数的压力导丝中的超微型压力传感器,具有严重的温度以及非线性漂移问题,且目前只有硬件方法进行补偿.针对硬件补偿方法存在的补偿精度不高及成本昂贵等问题,提出一种改进粒子群优化的BP神经网络算法,对压力导丝进行温度和非线性软件补偿.Matlab仿真结果表明,改进PSO - B P 神经网络与现有标准PSO - BP 算法、BP神经网络等软件以及硬件补偿方法相比,具有成本低、稳定性高、不易陷入局部最优、泛化能力强等优点.
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