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基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性
1
作者
张劼
景
博
博孙
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2004年第8期29-31,共3页
利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于...
利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现。
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关键词
小脑模型连接控制器神经网络
振筒式传感器
静态输出特性
仿真
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职称材料
题名
基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性
1
作者
张劼
景
博
博孙
机构
空军工程大学工程学院
出处
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2004年第8期29-31,共3页
文摘
利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现。
关键词
小脑模型连接控制器神经网络
振筒式传感器
静态输出特性
仿真
Keywords
CMAC(cerebellar model articulation controller)
neural network
vibrator-type sensor
static state output characteristic
simulation
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性
张劼
景
博
博孙
《传感器技术》
CSCD
北大核心
2004
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