《基于人工神经网络的传感器静态特性拟合》PDF+DOC
作者:樊桂花
单位:装备学院科研部
出版:《装备学院学报》2002年第03期
页数:3页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFXYZH2002030180
DOC编号:DOCXYZH2002030189
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《基于人工神经网络的传感器非线性拟合方法的研究》PDF+DOC2004年第05期 张丹,于朝民,付永杰
《人工神经网络在传感器数据融合中的应用》PDF+DOC2002年第10期 寇雪芹,师帅兵
《传感器静态特性的评定》PDF+DOC2007年第03期 隋文涛,张丹
《谐振式传感器高精度频率测量技术研究》PDF+DOC2020年第03期 王健,杨挺
《基于BP神经网络的压力传感器温度补偿方法研究》PDF+DOC2020年第05期 刘贺,李淮江
《利用是阻应变片式压力传感器校核液压式万能试验机的方法》PDF+DOC1996年第02期 孙建军,刘明,刘仲
《压力传感器的开发动向》PDF+DOC1987年第02期 高振鸾
《弹性敏感元件与压电传感器的精度》PDF+DOC1985年第01期 吴来政,刘小玲
《圆筒谐振式压力传感器》PDF+DOC1986年第01期 池田恭一,徐保华
《提高传感器精度的神经网络方法》PDF+DOC2002年第01期 庄哲民,黄惟一,刘少强
人工神经网络具有以任意精度逼近任何非线性函数的能力。本文分别用 BP网络、RBF网络对压力传感器的静态特性作高精度拟合 ,改进的 BP算法加速了网络的收敛。仿真结果表明 ,三层 BP网络和 RBF网络能够满足工程实际中一维数据拟合的要求 ,网络具有良好的泛化能力
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