《基于混合遗传算法的浓度传感器的非线性估计和动态标定》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《神经网络非线性估计在浆计量仪中的应用》PDF+DOC 给出了一种基于人工神经网络的传感器非线线估计新方法。该方法用幂级数多项式拟合传感器的非线性模型，多项式的系数可由神经网络学习算法得到。当环境条件发生变化时，只要给出几组测量数据对，该方法可自动重新训练网络，获得新的多项式系数，实现传感器的在线标定。该方法保证了纸浆浆量计量仪的计量精度。...
2. 《基于遗传神经网络的传感器输出特性拟合》PDF+DOC 针对最小二乘法和分段线性化等传统方法的不足 ，提出了解决传感器输出特性拟合和在线标定问题的遗传神经网络算法 ，实验验证了其有效性 .本文的论述不但可以用于传感器 ，而且可以用于其它类似系统...
3. 《基于遗传算法和线性神经网络的浓度传感器输出特性拟合》PDF+DOC 针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足，提出了解决浓度传感器输出特性拟合和在线标定的遗传神经网络方法。该方法首先使用遗传算法优化线性神经网络的权值，再用神经网络对浓度传感器的输出特性进行拟合，提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法，实验验证该方法的有效性。当环境条件发生变化时，只要测量几......
4. 《线性压力传感器各种拟合方法的比较》PDF+DOC 目前，在各个领域中，越来越广泛地应用压力传感器。因而压力传感器的标定方法、特性的拟合、误差的计算以及各项技术指标的测定等方面，引起了大家的关注和讨论。本文以实验数据为依据，在拟合传感器的校准特性方面，对常用的六种方法进行分析比较，并提出选用的初步意见，供大家指正。...
5. 《基于人工神经网络的数字式涡流传感器建模方法》PDF+DOC 为了解决数字式涡流传感器的非线性问题，介绍了利用函数连接型神经网络进行建模的原理以及神经网络权值调整的算法。从实测数据出发，建立了数字式涡流传感器的数学模型。结果表明，这种模型误差小、精度高、有良好的鲁棒性以及可在线标定等优点，比最小二乘法更具有实际意义，在测控系统中有广泛的应用前景。...
6. 《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC 针对最小二乘等传统方法的不足 ，提出了解决传感器系统非线性校正问题的遗传神经网络算法。计算机仿真表明 ，采用这里所提出的观点和方法 ，其拟合精度远高于传统上应用最为广泛的最小二乘法 ，并且具有较强的鲁棒性。而且 ，从所做的研究显示 ，该方法还可用于其它类似系统的非线性校正...
7. 《基于乘积型最小二乘法的传感器特性拟合》PDF+DOC 本文提出一种基于乘积型最小二乘法的传感器特性拟合方法 ，模型参数反映传感器非线性特性和漂移特性。这种方法具有计算量小 ，适于便携式仪表的软件补偿 ，应用实践表明 ：这种方法是切实可行的。...
8. 《关于传感器的线性度及其评价》PDF+DOC 本文旨在通过对一支传感器拟合参数采用多种拟合方法的讨论，以辨别水工监测传感器中线性度的含义及各种线性度对传感器在测量或校准中究竟有什么影响。探讨为什么在JJF1094-2002《测量仪器特性评定》中没有提及线性度这个指标以及线性度与测量准确度有什么关系。本文将用三种直线对同一支的传感器进行拟合，以观......
9. 《基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究》PDF+DOC 具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构，对其传感器进行数目及位置优化，具有重要的实用价值，值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法，运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化，结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性，可有效地推......
10. 《一种基于改进遗传RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法》PDF+DOC 为了改善传感器的动态特性，减小系统测量误差，分析了传感器动态性能补偿的基本原理，提出了一种基于改进型遗传算法(IAGA)和RBF神经网络相结合的补偿算法，给出了用IAGA-RBF补偿算法建立的数学模型，并应用到瓦斯传感器的补偿环节。实验证明，该补偿算法具有响应速度快、计算精度高和工作频带宽的特点，多......