采用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性  

Improvement of Sensor′s Performance by Using BP Neutral Network and It′s New Algorithms

作　　者：张永怀[1] 刘君华[1] 

机构地区：[1]西安交通大学电气工程学院测控教研室,西安710049

出　　处：《传感技术学报》2002年第3期185-188,共4页Chinese Journal of Sensors and Actuators

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (5 0 0 770 16)

摘　　要：本文采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿 .提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法 ,有效地改善了BP网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷 ,并编制了训练程序 .结果表明 ,经BP改进算法处理后 ,传感器性能大幅度改善 ,改进的BP算法拟合精度更高 。BP neutral network and its improved algorithms are applied to compensate sensor′s performance. BP neutral network′s improved algorithms of adding momenturn and self adapting parameter are presented. The defects of BP, for example, converging slowly, being easy to converge to minimum of one part are improved efficiently. Training programs are done by using MATLAB language. Results show that the performance of sensor is improved highly.

关 键 词：BP算法 数据融合 传感器 

分 类 号：TM835[电气工程—高电压与绝缘技术] TP212[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]