基于遗传算法优化RBF神经网络的虚拟仪器非线性校准法

摘要：

在构建虚拟仪器系统时,非线性误差是值得考虑的一个问题。本文首先介绍了虚拟仪器非线性校准的基本原理,接着分析了RBF神经网络模型,并通过采用遗传算法来优化RBF网络的参数,以便建立基于优化的RBF网络的非线性校准模型。最后,通过构建一个简单的虚拟仪器数据采集校准系统的实验来验证这种校准方法的有效性。实验结果表明,这种方法是可行的,而且测量精度有了显著提高。

关键词： 虚拟仪器 非线性校准 神经网络 遗传算法

作者: 唐超 李世平 徐正康

作者单位: 第二炮兵工程学院 西安 710025 武汉军械士官学校 武汉 430075

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国虚拟仪器学术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 391-394

在线出版日期: 2007-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）