%0 Journal Article
%T 基于神经网络逆运算的传感器非线性误差补偿
%A 张小勇
%A 刘清
%J 南京师范大学学报(自然科学版)
%P 172-176
%D 2010
%X 提出了一种采用神经网络逆运算补偿传感器非线性误差的方法.该方法先通过静态标定得到实验数据,然后采用单输入/单输出的模糊小脑神经网络(sisofcmac)建立传感器静态非线性模型,再由sisofc-mac的逆运算建立静态逆模型.与直接用神经网络建立逆模型的补偿方法相比较,具有学习简单、精度高和可在线标定等优点,且算法可以在单片机上实现.最后,通过实验验证了该方法的有效性.
%K 测量
%K 非线性特性
%K 脑神经网络
%K 逆运算
%U http://njsfdxzrb.paperonce.org/oa/darticle.aspx?type=view&id=20100435