作者：孙德建,崔释匀 单位：成都市计量监督检定测试院 出版：《计量与测试技术》2018年第06期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJLYS2018060280 DOC编号：DOCJLYS2018060289 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对传感器输入输出存在的非线性特性，本文利用BP神经网络、粒子群算法优化的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络三种方法来对传感器进行非线性标定，并通过电容式加速度传感器测量角度实验获取非线性实测数据。结合实验，对三种非线性标定方法的标定结果进行对比。实验结果表明，BP神经网络方法运算用时最少，但是标定效果较差，粒子群算法优化的BP神经网络标定效果有所改善，其运算时长较长，遗传算法优化的BP神经网络标定效果最好，但是运算用时较长。

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