作者：丁硕,常晓恒,巫庆辉 单位：北京自动测试技术研究所 出版：《电子测试》2014年第01期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWDZC2014010170 DOC编号：DOCWDZC2014010179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了精确反映霍尔式位移传感器的输入-输出特性，为其非线性补偿提供可靠依据，提出了利用广义回归神经网络(General Regression Neural Networks，GRNN)对霍尔式位移传感器的输入-输出特性曲线进行拟合的新方法。为了证明此种新方法的可行性和有效性，利用LM(Levenberg-Marquart)算法对传统反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks，BPNN)进行改进，并将GRNN和BPNN的拟合结果进行对比。仿真结果表明，在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下，采用GRNN比采用BPNN进行曲线拟合的误差更小、收敛速度更快且具有更高的拟合精度。

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