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非线性传感特性的神经网络学习校正方法及应用
非线性传感特性的神经网络学习校正方法及应用
来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:weedppp
【摘 要】
:
非线性误差是传感器的主要误差之一,用硬件补偿或用查表、曲线拟合等方法复杂且精度低.研究了一种神经网络校正方法,并提出了一种改进的小脑模型神经网络,仿真和应用表明,可
【作 者】
:
朱庆保
【机 构】
:
南京师范大学计算机系
【出 处】
:
仪器仪表学报
【发表日期】
:
2004年6期
【关键词】
:
神经网络
非线性误差
小脑模型
硬件
传感器
校正方法
仿真
补偿
曲线拟合
SensorNonlinear errorNeural networkCorrec
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非线性误差是传感器的主要误差之一,用硬件补偿或用查表、曲线拟合等方法复杂且精度低.研究了一种神经网络校正方法,并提出了一种改进的小脑模型神经网络,仿真和应用表明,可使非线性误差减小到近似为零.
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