摘要
在用人工神经网络对传感器特性进行补偿的基础上,进行了一些改进与简化,提出了一种简化的快速算法,通过多步继承法、神经元功能函数平移法、停止条件比较法等措施,对BP神经网络本身的一些缺陷,如收敛速度慢、容易收敛到局部最小点等进行了弥补,并用MATLAB语言编制了训练程序。结果表明,该算法可以进一步提高数据拟合的精度。
The method of ANN to compensate sensor′s performance is improved and simplified. The scheme is used to design a training program whereby both the fitting accuracy and calculating time are enhanced.
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2000年第1期11-13,16,共4页
Instrument Technique and Sensor
基金
国家自然科学基金!资助项目(69776037)
博士点基金!资助项目(98069828)
