改进的动态最近邻聚类算法在传感器校正中的应用

作者：李文江; 程海英; 闫孝姮

来源：计算机测量与控制, 2011, (01): 237-239.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2011.01.063

• IDARBF神经网络
• 压力传感器
• RBF神经网络 IDARBF neural network
• pressure sensor
• RBF neural network

针对动态最近邻聚类算法因中心点选取不当以及隐含层节点较少时,逼近效果不理想的问题,提出运用改进的动态最近邻聚类算法构造RBF神经网络(IDARBF神经网络),对传感器输出特性进行校正,有效地克服了原算法存在的问题;实验表明,IDARBF神经网络具有更好的非线性校正能力,运用改进的动态最近邻聚类算法处理后,传感器性能大幅度改善,精度更高,暗伤检测合格率为100%,检测效率128个/min。

• 出版日期2011
• 单位辽宁工程技术大学