[发明专利]一种基于粒子群优化BP神经网络的多维力传感器标定解耦方法在审
| 申请号： | 202010099165.4 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111272334A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 杨忠;宋爱国;徐宝国;王敏;陈维娜 | 申请（专利权）人： | 金陵科技学院 |
| 主分类号： | G01L25/00 | 分类号： | G01L25/00;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 蒋昱 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于粒子群优化BP神经网络的多维力传感器修正解耦方法，使用PSO粒子群算法全局搜索最优的特性对BP网络进行优化，避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端，捕捉转换通道的标定数据的映射关系，使解耦模型具有良好的收敛性和适应性，使得多维力传感器具有较好的测量精度。本发明通过建立神经网络模型，突破各维度力或力矩多耦合、高度非线性关系的限制，提高多维力传感器的解耦能力，提高了多维力传感器的实用性；并利用粒子群算法全局搜索最优的特性对BP网络进行改进优化，避免BP算法在学习中陷入局部最优的弊端，使模型具有良好的收敛性和适应性，具有较好的泛化能力；提出的多维力传感器解耦方法与传统的方法相比，具有较好的解耦精度，解耦性能更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 优化 bp 神经网络 多维 传感器 标定 方法 | ||
【主权项】：
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