作者：谢石林,陈胜来,张希农,朱长春 单位：中国机械工程学会 出版：《机械工程学报》2010年第22期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXXB2010220040 DOC编号：DOCJXXB2010220049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 传感器标定是工程测试中的一个重要环节，直接影响测试结果的精度及可靠性。当被测物理量与传感器输出信号间的关系包含复杂、未知的非线性特性时，传统的标定方法难以达到满意的精度。引入神经网络杂交建模的思想，提出传感器标定的神经网络杂交建模方法，阐明建模过程和步骤。分别以单输入单输出和多输入多输出传感器为例，进行杂交建模标定的仿真研究，并对一个6维力传感器样机完成了神经网络杂交建模试验标定。仿真与试验结果表明，与传统的标定方法相比，神经网络杂交建模方法能够显著提高传感器的标定精度，同时比神经网络黑箱建模方法具有更小的网络规模和更快的收敛速度，且精度高，泛化推广能力强。

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