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為提高傳感器的準(zhǔn)確度,減少傳感器的研制成本,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器誤差補(bǔ)償?shù)姆椒āＴ摲椒ɡ肂P 網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非線性映射能力,網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)能實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器系統(tǒng)誤差的補(bǔ)償。通過(guò)實(shí)例及仿真證明了該方法的有效性。
隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,現(xiàn)代測(cè)控系統(tǒng)對(duì)傳感器的可靠性及準(zhǔn)確度提出了越來(lái)越高的要求。而現(xiàn)代智能信息處理技術(shù)在多傳感器系統(tǒng)中的運(yùn)用,可以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和性能。當(dāng)傳感器達(dá)到一定準(zhǔn)確度后,要使準(zhǔn)確度有進(jìn)一步的提高,投入要成倍增長(zhǎng)。因此,可以通過(guò)對(duì)原傳感器系統(tǒng)的誤差進(jìn)行補(bǔ)償,以提高傳感器的準(zhǔn)確度。而這些誤差,一般都是非線性的,甚至難以用解析表達(dá)式精確表示。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元組成的非線性大規(guī)模動(dòng)力系統(tǒng)。其特點(diǎn)是能進(jìn)行大規(guī)模并行處理,具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和自適應(yīng)性。其中BP (誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法back propagation ) 網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射能力,由映射定理,只要有一個(gè)含單層隱含層的三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就可以逼近任何映射函數(shù)以完成給定的映射任務(wù)[1 ] 。
隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,現(xiàn)代測(cè)控系統(tǒng)對(duì)傳感器的可靠性及準(zhǔn)確度提出了越來(lái)越高的要求。而現(xiàn)代智能信息處理技術(shù)在多傳感器系統(tǒng)中的運(yùn)用,可以提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確度和性能。當(dāng)傳感器達(dá)到一定準(zhǔn)確度后,要使準(zhǔn)確度有進(jìn)一步的提高,投入要成倍增長(zhǎng)。因此,可以通過(guò)對(duì)原傳感器系統(tǒng)的誤差進(jìn)行補(bǔ)償,以提高傳感器的準(zhǔn)確度。而這些誤差,一般都是非線性的,甚至難以用解析表達(dá)式精確表示。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元組成的非線性大規(guī)模動(dòng)力系統(tǒng)。其特點(diǎn)是能進(jìn)行大規(guī)模并行處理,具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和自適應(yīng)性。其中BP (誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法back propagation ) 網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射能力,由映射定理,只要有一個(gè)含單層隱含層的三層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),就可以逼近任何映射函數(shù)以完成給定的映射任務(wù)[1 ] 。
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