基于DFP算法的BP神经网络在温度补偿中的应用
为补偿压力传感器的温度漂移,将BP（后向传播）神经网络应用于压力传感器的温度补偿中,同时应用变尺度法对BP神经网络学习算法的缺陷进行改进,采用L-M学习算法的下降方向进行搜索,有效解决了算法失效问题;采用乘以放大倍数和加上扰动项的策略,从而放大权值更新向量和权值导数更新向量,有效解决了溢出问题。仿真结果表明,该方法有效地抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Artigo |
| Language: | Chinês |
| Published: |
《光通信研究》编辑部
2013-01-01
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| Series: | Guangtongxin yanjiu |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.gtxyj.com.cn/thesisDetails#10.13756/j.gtxyj.2013.04.021 |
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