作者：季雪咪,李媛媛,李济同 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2019年第12期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2019120040 DOC编号：DOCCGQJ2019120049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统方法拟合声表面波(SAW)微力传感器输入—输出曲线的算法为最小二乘法，但无法进行全局搜索，易获得局部最优解的不足，基于SAW微力传感器实测数据，采用广义回归神经网络(GRNN)进行曲线拟合。选取以铌酸锂为压电基底的SAW微力传感器，对其施加微压并通过网络分析仪测量输出频率数据，依据GRNN和最小二乘法基本原理采用MATLAB R2016b分别对频率—压力数据进行拟合并对比。仿真结果表明：与最小二乘法相比，GRNN误差明显减小，约一个数量级，能有效提高拟合精度。

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