基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的傳感器校正和補償?shù)难芯颗c實現(xiàn).pdf

1、傳感器技術是信息科學的基礎，傳感器技術是現(xiàn)代信息技術的重要支柱之一，人類通過視覺、嗅覺、聽覺及觸覺等感官來感知外界的信息，感知的信息輸入大腦進行分析判斷（即人的思維）和處理，再指揮人做出相應的動作，這是人類認識世界和改造世界具有的最基本的本能。如果說計算機是人類大腦的擴展，那么傳感器就是人類五官的延伸。 這篇文章改進一般的采用隨機算法訓練的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，采用了二進離散小波來構造小波神經(jīng)網(wǎng)絡。同時改進訓練算法，給出了快速收斂的離散

2、二進小波神經(jīng)網(wǎng)絡的初始化，構造和權值確定的詳細方法。通過一個完整的非線性函數(shù)逼近實驗充分討論這種小波神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近能力、泛化能力極其相關的性質。 之后，將這類小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于傳感器的非線性校正，并給出了仿真實驗結果。相對使用隨機貪心算法訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，快速收斂小波神經(jīng)網(wǎng)絡利用離散二進小波變換的便利，采用啟發(fā)式的構造算法；具有構造過程復雜度低，構造完成后高度接近目標模型，訓練次數(shù)少，并可有效避免陷入局部極小點的優(yōu)點。有效解決了小

3、波神經(jīng)網(wǎng)絡尺度和平移系數(shù)在訓練時需對小波函數(shù)進行求導而影響網(wǎng)絡收斂速度的問題。這篇文章通過逼近一個高度非線性函數(shù)仿真實例分析了該網(wǎng)絡的逼近能力與泛化能力，并給出了誤差分析。在獲得了良好逼近效果后，將這一種神經(jīng)網(wǎng)絡應用于熱電偶校正表的逆向建模和學習熱電偶參考端溫度非0時修正曲線，并給出了網(wǎng)絡逼近熱電偶校正表與網(wǎng)絡泛化熱電偶校正表數(shù)據(jù)的效果。 這篇文章還詳細討論了小波神經(jīng)網(wǎng)絡的FPGA實現(xiàn)問題。詳細討論了包括計算數(shù)制表達，神經(jīng)元傳遞