【摘 要】
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对遗传算法（CA）的交叉和变异操作进行改进，提出利用改进遗传算法（ICA）和函数连接型人工神经网络（FLANN）相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标
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对遗传算法（CA）的交叉和变异操作进行改进，提出利用改进遗传算法（ICA）和函数连接型人工神经网络（FLANN）相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据，采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法，给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明：上面提出的动态建模方法既保留了CA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点，又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点，在动态测试领域具有重要应用价值。
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