[1]刘清.神经网络和遗传算法相结合实现非线性传感特性的线性化[J].南京师范大学学报(工程技术版),2002,02(03):011-15.
　Liu Qing.Linearization of Sensor’s Nonlinearity by Using Genetic Algorithms and Neural Network[J].Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology),2002,02(03):011-15.
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神经网络和遗传算法相结合实现非线性传感特性的线性化
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南京师范大学学报（工程技术版）[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
02卷
期数:
2002年03期
页码:
011-15
栏目:
出版日期:
2002-09-30

文章信息/Info

Title:
Linearization of Sensor’s Nonlinearity by Using Genetic Algorithms and Neural Network
作者:
刘清
南京师范大学数学与计算机科学学院, 210042, 南京
Author(s):
Liu Qing
College of Mathematics Science and Computer Science, Nanjing Normal Univ, 210042, Nanjing,PRC
关键词:
测量;  非线性特性;  线性化;  误差;  神经网络;  遗传算法
Keywords:
measur ement;  nonlinear ity;  linearization;  error;  neur al network;  genetic algorithms
分类号:
TP183
摘要:
对测量系统非线性传感特性的线性化常用最小二乘回归、几何逼近或一次近似的方法 ,易引入较大的非线性误差 ,为此 ,提出了利用神经网络和遗传算法相结合实现非线性传感特性线性化的方法 ,该方法将测量系统的非线性模型改造成为与实际物理过程相一致的不失真的线性模型 ,从而减小非线性误差 .通过应用实验 ,验证了该方法的有效性
Abstract:
The sensors nonlinear ity of measurement is usually linear ized by means of the least squar e method and t he first approximation etc. . Therefor e, a nonlinear error will be made which limits the accuracy and performance of the system. In this paper, a method is put forth that linear izes sensors nonlinearity by using genetic algorithms and neural network. With the method used, the nonlinear model of the measur ing system can be retrofitted into a non- distortion linear mo del t hat is consistent w ith the actual physical process, and t he nonlinear error o f the system can be greatly reduced. An example is intro duced, w ith t he experimental results showing that t he method is practicable.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
作者简介: 刘清, 1962- , 南京师范大学数学与计算机科学学院副教授, 博士研究生, 主要从事计算机测控等方面的教学与研究
更新日期/Last Update: 2013-04-29