基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿

摘要

讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .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 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性 。