作者:周国昌,李清东,郭阳明 单位:西北工业大学 出版:《西北工业大学学报》2014年第03期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXBGD2014030040 DOC编号:DOCXBGD2014030049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正》PDF+DOC2003年第02期 陈俊杰,芦俊,黄惟一 《基于神经网络的传感器非线性误差校正》PDF+DOC2002年第01期 林康红,施惠昌,卢强,奉玲 《基于集成神经网络的汽车尾气检测系统设计》PDF+DOC2016年第04期 刘萍,简家文,陈志芸 《基于机器视觉的缺陷在线检测系统的研究》PDF+DOC2016年第04期 罗超,高军,沙丰永,骆飞 《STM32的四旋翼无人机故障诊断仿真研究》PDF+DOC2016年第11期 刘强,孙运强,鲁旭涛 《基于神经网络的多传感器数据融合》PDF+DOC2005年第04期 胡仲毅,陈进军,鲁绪文 《一种新型的提高电磁力平衡传感器精度的方法》PDF+DOC2004年第02期 丁英丽 《基于神经网络方法的金属管浮子流量计的研究》PDF+DOC2002年第01期 徐英,孙宏军,张涛,王化祥 《基于神经网络校正的NTC热敏电阻传感器系统》PDF+DOC2008年第05期 赵立燕,刘军,许亮 《高精度故障电弧检测多传感器数据融合算法》PDF+DOC2014年第02期 徐秦乐,张金艺,徐德政,李若涵,张晶晶
  • 针对现有FADS算法存在的不足,提出了一种融合广义逆和BP神经网络的高精度嵌入式大气数据传感系统算法。该算法的特点是:①应用三点法预估当地迎角和当地侧滑角,并对测压点进行故障诊断;然后用具有容错能力的广义逆矩阵求解总压力和修正动压;②应用BP神经网络具有的强大非线性映射能力,拟合FADS系统的非线性数学模型,减少输入向量的维数和网络训练难度,完成测量校正。结果表明,所提出的FADS算法在精度、可靠性等方面均有较好的性能。

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