文件名称：一种基于改进遗传RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法* (2010年)
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更新时间：2024-05-15 12:02:55
工程技术 论文
为了改善传感器的动态特性，减小系统测量误差，分析了传感器动态性能补偿的基本原理，提出了一种基于改进型遗传算法（IAGA）和RBF神经网络相结合的补偿算法，给出了用IAGA-RBF补偿算法建立的数学模型，并应用到瓦斯传感器的补偿环节。实验证明，该补偿算法具有响应速度快、计算精度高和工作频带宽的特点，多项动态特性指标都得到了较大的改善，能够有效地用于传感器的动态特性补偿。