【摘 要】
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将改进的粒子群优化（PSO）算法和函数联接型神经网络（FLANN）相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,安徽大学电子科学与技术学院,合肥工业大学电气与自动化工程学院,工业自动化安徽省工程技术研究中心
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将改进的粒子群优化（PSO）算法和函数联接型神经网络（FLANN）相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优,得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数。实验结果表明,该方法结合了PSO和FLANN两者的优点,建模精度高。
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