基于L-BFGS算法的BP神经网络在温度补偿中的应用

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为了解决氨气传感器温漂问题,设计了一种基于微处理器MK60DN512VLQ10电化学氨气变送器,采用BP神经网络算法进行软件补偿。针对BP网络收敛速度慢、精度不高、易产生局部最小值的缺陷,在BP网络算法迭代接近最优时引入L-BFGS算法加快收敛。同时,引入动态变量更新权值及权值导数,改进拟Hesse逆矩阵的求解,解决了溢出问题,实现了算法的全局收敛。实验证明:该氨气变送器有效克服了温漂问题,并具有响应时间短、测量精度高、稳定性好等优点。
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