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基于FLANN的三轴磁强计误差校正研究 被引量:41
1
作者 吴德会 黄松岭 赵伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期449-453,共5页
提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论... 提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法。由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正。本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论计算;然后,设计矩阵形式的数学模型对该误差进行修正。通过构造相应的FLANN网络结构,实现对模型参数矩阵的辨识。用实际地磁场测量数据进行测试,结果表明,三轴磁强计的转向误差由800 nT修正到12 nT以下。因此,该研究为提高三轴磁强计性能提供了一种可行方法。 展开更多
关键词 函数链接型神经网络 三轴磁强计 误差校正 辨识
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基于FLANN和最小二乘的磁梯度计误差校正 被引量:20
2
作者 黄玉 郝燕玲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期911-917,共7页
在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数... 在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数链接型神经网络(functional link artificial neural network,FLANN)和最小二乘法的磁场分量梯度计误差校正方法,给出了误差参数辨识及校正算法,数值仿真和实测数据证明了校正算法具有良好的收敛性,能显著地抑制磁场分量梯度测量误差,该校正方法为提高磁场分量梯度计性能提供了一种可行途径。 展开更多
关键词 磁场分量梯度计 误差校正 参数辨识 函数链接型神经网络 最小二乘法
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传感器动态建模FLANN方法改进研究 被引量:10
3
作者 吴德会 赵伟 +1 位作者 黄松岭 郝宽胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期362-367,共6页
提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到... 提出一种改进的函数连接型神经网络(FLANN),并将其应用于传感器动态建模。首先,将单输入单输出(SISO)的传感器系统表达为动态差分方程模型;再充分考虑动态模型输出的历史值与参数之间的关系,对模型输出与参数的偏导数进行重新推导,得到了对权值参数偏导数的更高精度估计;最后,利用该模型梯度进行迭代训练,加快了网络收敛速度并提高了收敛的稳定性。实验结果表明,改进FLANN具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,十分适合传感器动态系统的建模。 展开更多
关键词 函数连接型神经网络 动态模型 辨识 传感器
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基于自适应混合结构的快速收敛函数链接人工神经网络算法研究 被引量:2
4
作者 李欢欢 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期180-186,共7页
在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN... 在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN降噪量的情况下,提高了其收敛速度,解决了FLANN算法无法同时实现快速收敛和低稳态误差的问题。多个仿真实验对提出的CBFLANN算法的降噪性能进行了验证,结果表明,CBFLANN同时拥有BFXLMS的收敛速度和FLANN的降噪量。该算法的提出可以为传统主动噪声控制算法难以同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题提供解决方案,具有很强的实际应用价值。 展开更多
关键词 非线性主动噪声控制 函数链接人工神经网络(flann) 收敛速度 稳态误差
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时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用 被引量:2
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作者 王尚北 王建东 陈海燕 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期133-137,共5页
针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映... 针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换;线性脉冲延时模块等效于时空线性脉冲响应滤波器,用于拟合时空序列中的线性模式。采用LevenbergMarquardt最优方法对网络进行训练,设计时空神经网络的快速学习算法。机场噪声仿真结果表明,该网络具有快速收敛和高精度的特点,预测精度高于时空自相关移动平均模型和多层感知器神经网络。 展开更多
关键词 时空神经网络 函数链接人工神经网络 线性脉冲响应滤波 时空白相关移动平均模型 时空序列 机场噪声
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基于SVM构造的FLANN数据融合方法在CPS修正中的应用 被引量:2
6
作者 杨世元 董华 吴德会 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期621-625,共5页
在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法的认识基础上,讨论了一种基于支持向量机(SVM)技术的FLANN构造新方法,并利用该方法对实际的电容压力传感器(CPS)系统进行非线性修正及温度补偿。先将SVM的拓扑结构与常规FLANN结构进行比较,... 在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法的认识基础上,讨论了一种基于支持向量机(SVM)技术的FLANN构造新方法,并利用该方法对实际的电容压力传感器(CPS)系统进行非线性修正及温度补偿。先将SVM的拓扑结构与常规FLANN结构进行比较,确定两者的等价性。因此,可通过SVM求解二次规划问题来实现FLANN结构的唯一优化。用常规FLANN方法在同样条件下进行对比实验,实验结果表明用该方法构造的FLANN具有结果唯一、结构简单、全局优化等特点,特别是在实验数据较少的小样本条件下仍然具有更高的鲁棒性和修正精度。 展开更多
关键词 函数链接型神经网络 支持向量机 电容压力传感器 小样本 修正
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基于神经网络的速度传感器幅频特性改进 被引量:1
7
作者 于海春 俞阿龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期75-76,79,共3页
为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它... 为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它的幅频特性。介绍了原理和FLANN权值调整的算法,给出用FLANN建立的磁电式振动速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种幅频特性的改进方法具有精度高、鲁棒性好,并能在线修正等优点,在工程测试领域有重要的实用价值。 展开更多
关键词 磁电式振动速度传感器 函数连接型神经网络 固有频率 幅频特性 补偿
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LS-SVM构造FLANN的非线性自适应逆控制动态补偿研究
8
作者 孟萍 张金敏 张绘敏 《兰州交通大学学报》 CAS 2010年第6期70-73,共4页
在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法认识的基础上,研究了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造FLANN的新方法,并利用该方法对非线性对象模型及逆模型进行建立.将该方法的非线性系统辨识技术应用于自适应逆控制中,提高非线性... 在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法认识的基础上,研究了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造FLANN的新方法,并利用该方法对非线性对象模型及逆模型进行建立.将该方法的非线性系统辨识技术应用于自适应逆控制中,提高非线性系统的自适应性,改善动态特性.设计出了一种自适应逆控制系统,不仅可以得到较好的动态响应,还能使扰动减小到最小. 展开更多
关键词 函数链接型神经网络 最小二乘支持向量机 自适应逆控制
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基于SVM回归的FLANN改进新法及其应用
9
作者 毛先柏 王利恒 李昌禧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第27期216-218,共3页
通过分析常规函数链接型神经网络(FLANN)结构与支持向量机(SVM)的关系,确定了两者本质上的等价性;在此基础上提出了一种基于SVM技术的FLANN构造新方法,并将SVM-FLANN应用到称重传感器的动态补偿上。结果表明该方法构造的FLANN具有结果... 通过分析常规函数链接型神经网络(FLANN)结构与支持向量机(SVM)的关系,确定了两者本质上的等价性;在此基础上提出了一种基于SVM技术的FLANN构造新方法,并将SVM-FLANN应用到称重传感器的动态补偿上。结果表明该方法构造的FLANN具有结果唯一、结构简单、全局优化等特点,应用于称重传感器的动态补偿时,对传感器的性能改善效果明显,具有实用价值。 展开更多
关键词 函数链接型神经网络 支持向量机 动态补偿
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基于FLANN的称重传感器动态补偿方法 被引量:3
10
作者 黄杭美 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2006年第8期25-28,共4页
为满足快速称重的要求,结合遗传算法寻优速度快和函数联接型神经网络(FLANN)有较强的函数逼近能力的优点,设计了一种基于遗传算法优化的FLANN补偿器,实现对称重传感器的动态特性补偿。采用遗传算法优化FLANN的连接权值。仿真表明:阶跃... 为满足快速称重的要求,结合遗传算法寻优速度快和函数联接型神经网络(FLANN)有较强的函数逼近能力的优点,设计了一种基于遗传算法优化的FLANN补偿器,实现对称重传感器的动态特性补偿。采用遗传算法优化FLANN的连接权值。仿真表明:阶跃响应时间快,且超调量小,有效地提高了称重传感器的动态响应过程,且方法简单,易于工程实现,具有实用价值。 展开更多
关键词 称重传感器 动态补偿 函数联接型神经网络 遗传算法
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改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用 被引量:20
11
作者 张媛媛 徐科军 许耀华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期1-3,8,共4页
将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优... 将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优,得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数。实验结果表明,该方法结合了PSO和FLANN两者的优点,建模精度高。 展开更多
关键词 MAF传感器 粒子群优化算法 函数联接型神经网络 建模
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