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基于遗传算法和小波神经网络的传感器输出拟合方法研究 被引量：1
1
作者 钱光耀 夏二勇 +1 位作者 王沪阳 张文昊 《计量技术》 2011年第9期3-6,共4页
针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足，提出了解决浓度传感器输出特性拟合的遗传神经网络方法，该方法首先使用遗传算法对浓度传感器的输出特性进行“粗拟合”，再用小波神经网络进行“细拟合”，提出遗传进化停滞算... 针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足，提出了解决浓度传感器输出特性拟合的遗传神经网络方法，该方法首先使用遗传算法对浓度传感器的输出特性进行“粗拟合”，再用小波神经网络进行“细拟合”，提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法，实验验证该方法的有效性。当环境条件发生变化时，只要测量几组数据对，该方法可自动重新训练网络，获得新的多项式系数，实现浓度传感器的在线动态标定。 展开更多
关键词 浓度传感器 遗传算法 小波神经网络 动态标定
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