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為提高傳感器的準確度,減少傳感器的研制成本,提出了基于神經網絡多傳感器誤差補償的方法。該方法利用BP 網絡較強的非線性映射能力,網絡通過學習能實現對傳感器系統誤差的補償。通過實例及仿真證明了該方法的有效性。
隨著科學技術的進步,現代測控系統對傳感器的可靠性及準確度提出了越來越高的要求。而現代智能信息處理技術在多傳感器系統中的運用,可以提高系統的準確度和性能。當傳感器達到一定準確度后,要使準確度有進一步的提高,投入要成倍增長。因此,可以通過對原傳感器系統的誤差進行補償,以提高傳感器的準確度。而這些誤差,一般都是非線性的,甚至難以用解析表達式精確表示。
人工神經網絡是由大量處理單元組成的非線性大規模動力系統。其特點是能進行大規模并行處理,具有很強的容錯性和自適應性。其中BP (誤差反向傳播學習算法back propagation ) 網絡具有較強的非線性映射能力,由映射定理,只要有一個含單層隱含層的三層BP 神經網絡,就可以逼近任何映射函數以完成給定的映射任務[1 ] 。
隨著科學技術的進步,現代測控系統對傳感器的可靠性及準確度提出了越來越高的要求。而現代智能信息處理技術在多傳感器系統中的運用,可以提高系統的準確度和性能。當傳感器達到一定準確度后,要使準確度有進一步的提高,投入要成倍增長。因此,可以通過對原傳感器系統的誤差進行補償,以提高傳感器的準確度。而這些誤差,一般都是非線性的,甚至難以用解析表達式精確表示。
人工神經網絡是由大量處理單元組成的非線性大規模動力系統。其特點是能進行大規模并行處理,具有很強的容錯性和自適應性。其中BP (誤差反向傳播學習算法back propagation ) 網絡具有較強的非線性映射能力,由映射定理,只要有一個含單層隱含層的三層BP 神經網絡,就可以逼近任何映射函數以完成給定的映射任務[1 ] 。
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