应用递推神经网络的传感器动态建模研究

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摘要：根据动态校准实验结果建立传感器的动态数学模型,以研究传感器的动态性能,是动态测试的一个重要内容.研究了递归神经网络模型在传感器动态建模中的应用.递归神经网络模型采用具有输入层、中间层、输出层的三层网络结构,整个网络的特性决定于相邻层间的连接权.采用递推预报误差算法训练神经网络,具有收敛速度快、收敛精度高的特点.由于其反馈特征,使得递归神经网络模型能获取系统的动态响应特性.该方法特别适用于传感器非线性动态建模,而且避免了传感器模型阶次的选择的困难.试验结果表明,应用递归神经网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法.http://www.cqvip.com//QK/94550X/200405/11082049.html

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关键词：神经网络 神经网 传感器 神经网络模型 cqvip 递归神经网络 传感器 动态建模 递推预报误差算法 连接权