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J4 ›› 2005, Vol. 27 ›› Issue (12): 95-96.

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基于循环神经网络的传感器漂移补偿方法

沈文炜 施惠昌   

  • 出版日期:2005-01-01 发布日期:2010-06-22

  • Online:2005-01-01 Published:2010-06-22

摘要:

本文讨论了一种基于循环神经网络的传感器补偿新方法。该方法利用循环神经网络对时序信号的捕捉能力,对传感器的漂移进行预测,从而减少传感器的校正次数,提高测量  的精度。在训练和预测期间,充分融合传感器的“同类数据”完成对传感器的训练和漂移预测。

关键词: 循环神经网络 传感器漂移 非线性补偿 误差预测

Abstract:

An approach to compensating sensor drift based on recurrent neural networks is discussed in the paper. The features of recurrent neural networks will    be used to improve the measurement accuracy of sensors and to reduce sensor calibration times by drift prediction. Lots of “congener data”will be inte egrated into the “real data”to train RNN and predict sensor drift.

Key words: (recurrent neural network, sensor drift, nonlinear compensation, error prediction)