【摘 要】
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光电位置敏感传感器（PSD）,特别是其B区存在非线性误差大、测量精度低的问题。针对现有神经网络校正方法的不足,提出一种基于思维进化计算（MEC）算法优化的神经网络校正模型。该方
【机 构】
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萍乡学院材料与化学工程学院,萍乡学院信息与计算机工程学院,华东交通大学电气与自动化工程学院
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光电位置敏感传感器（PSD）,特别是其B区存在非线性误差大、测量精度低的问题。针对现有神经网络校正方法的不足,提出一种基于思维进化计算（MEC）算法优化的神经网络校正模型。该方法首先应用MEC算法搜索最优神经网络初始权值和阈值,再利用LM算法训练BP神经网络,最后将训练好的神经网络用于PSD非线性校正。仿真实验结果表明,所提出的方法校正精度高,收敛速度快,泛化能力强,测试数据的平均误差被控制在0.005 mm以下。经过校正后的PSD在非线性区表现出与线性区相似的线性程度,提高了PSD的测量精度。
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