作者：俞阿龙,黄惟一 单位：东南大学 出版：《东南大学学报(自然科学版)》2004年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDNDX2004040070 DOC编号：DOCDNDX2004040079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 比较遗传算法与神经网络的特点 ，并对将遗传算法用于函数连接型神经网络 (FLNN)的优点进行了研究 .对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进 ，提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法 .该方法不依赖于传感器的动态模型 ，可根据传感器的动态响应数据 ，建立补偿模型 ，采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数 ，既保留了遗传算法的全局搜索能力 ，又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力 .介绍补偿原理及算法 ，给出动态补偿网络的数学模型 .结果表明 ，该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷 ，具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高、鲁棒性好及动态补偿器实现简单等优点

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