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期刊论文
应用递推神经网络的传感器动态建模研究*
仪器仪表学报,2004,25(5):574~576,-0001,():
根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型,以研究传感器的动态性能,是动态测试的一个重要内容。研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用。递归神经网络模型采用具有输入屋、中间层、输出层的三层网络结构,整个网络的特性决定于相邻屋间的连接权。采用递推预报误差算法训练神经网络,具有收敛速度快、收敛精度高的特点。由于其反馈特征,使得递神经网络模型获取的动态响应特性。该方法特别适用于传感器线性动态建模,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难。试验结果表明,应用递归神经网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。
【免责声明】以下全部内容由[颜国正]上传于[2011年05月03日 09时39分41秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
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