将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网络作为传感器的静态特性校正器.应用结果表明,该方法可以提高B...将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网络作为传感器的静态特性校正器.应用结果表明,该方法可以提高BP神经网络的精度,并且该神经网络具有良好的泛化能力.
Abstract:
A static nonlinear errors method for correcting the sensors based on BP neural network using particle swarm optimization (PSO) is described. The global best values of particle swarm are used as initial weights of BP neural network to train BP neural network. Then the trained neural network is regarded as the sensor's corrector. The application results show that this method can improve the precision of the BP neural network, and the generalization capability of the neural network is good.展开更多
研制了一种微量程段的热式气体质量流量传感器。传感器芯片通过微机电系统(MEMS)工艺制备,芯片包括上下游测温电阻器和环境电阻器,其中测温电阻器有4只,对称分布在芯片中央位置,构成惠斯通电桥,芯片工作中采用恒压模式驱动。当气体流过...研制了一种微量程段的热式气体质量流量传感器。传感器芯片通过微机电系统(MEMS)工艺制备,芯片包括上下游测温电阻器和环境电阻器,其中测温电阻器有4只,对称分布在芯片中央位置,构成惠斯通电桥,芯片工作中采用恒压模式驱动。当气体流过芯片表面时,会导致检测电桥不平衡,流量信号变化转换为相应的电压信号。通过实验标定了传感器的输出曲线并对传感器的精度进行了测试,测试结果表明:研制的传感器在流量0~5 m L/min的量程范围内,具有响应速度快、精度高的优点。展开更多
文摘将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网络作为传感器的静态特性校正器.应用结果表明,该方法可以提高BP神经网络的精度,并且该神经网络具有良好的泛化能力.
Abstract:
A static nonlinear errors method for correcting the sensors based on BP neural network using particle swarm optimization (PSO) is described. The global best values of particle swarm are used as initial weights of BP neural network to train BP neural network. Then the trained neural network is regarded as the sensor's corrector. The application results show that this method can improve the precision of the BP neural network, and the generalization capability of the neural network is good.
文摘研制了一种微量程段的热式气体质量流量传感器。传感器芯片通过微机电系统(MEMS)工艺制备,芯片包括上下游测温电阻器和环境电阻器,其中测温电阻器有4只,对称分布在芯片中央位置,构成惠斯通电桥,芯片工作中采用恒压模式驱动。当气体流过芯片表面时,会导致检测电桥不平衡,流量信号变化转换为相应的电压信号。通过实验标定了传感器的输出曲线并对传感器的精度进行了测试,测试结果表明:研制的传感器在流量0~5 m L/min的量程范围内,具有响应速度快、精度高的优点。