【摘 要】
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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
【机 构】
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九江学院电子工程系,合肥工业大学仪器仪表学院
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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
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