【摘 要】
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为减小温度对声表面波射频识别(SAW-RFID)湿度传感器测量精度引起的误差,需要对实测的湿度进行温度补偿。通过对人工鱼群算法(AFSA)中鱼群初始化方式、视野和步长以及拥挤度
【基金项目】
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国家自然科学基金(51577046)、国家自然科学基金重点项目(51637004);国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目(2016YFF0102200);中央军委装备预先研究重点项目(41402040301)资助
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为减小温度对声表面波射频识别(SAW-RFID)湿度传感器测量精度引起的误差,需要对实测的湿度进行温度补偿。通过对人工鱼群算法(AFSA)中鱼群初始化方式、视野和步长以及拥挤度因子的改进研究,得到改进的AFSA。采用改进的AFSA对反向传播(BP)神经网络的初始权值阈值进行全局寻优,再用寻优后的权值阈值建立的BP神经网络对SAW-RFID湿度传感器进行温度补偿。最后将此方法建立的BP神经网络、传统BP神经网络和遗传算法神经网络(GA-BP)的性能及温度补偿结果比较。实验结果显示,改进的AFSA收敛速度快、寻优能力强,建立的网络模型能有效降低温度对湿度测量精度的影响,提高了湿度测量的精度。
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