A SENSOR MODELING METHOD BASED ON GENETIC PROGRAMMING

机译：基于遗传规划的传感器建模方法

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A genetic programming (GP) method for sensor dynamic modeling, based on the principles of evolution, is proposed. The idea is that GP is applied to optimize the structure of sensor dynamic models and evolutionary strategies (ES) as a global optimization search method is applied to optimize the parameters of sensor dynamic models from experimental data. Compared with other available sensor modeling methods, this method possesses the advantages of automation of the modeling process, more flexibility and various model structures, and higher precision of data fitting. We have investigated examples using the method to testify its effectiveness. The results show that highly precise sensor dynamic models can be obtained.

机译：提出了一种基于进化原理的遗传算法（GP）用于传感器动态建模。这个想法是，GP被用于优化传感器动态模型的结构，而进化策略（ES）被用作全局优化搜索方法，用于从实验数据中优化传感器动态模型的参数。与其他现有的传感器建模方法相比，该方法具有建模过程自动化，灵活性强，模型结构多样，数据拟合精度高等优点。我们已经研究了使用该方法的实例以证明其有效性。结果表明，可以获得高精度的传感器动态模型。

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来源
《Fifth International Conference on Electronic Measurement amp; Instruments (ICEMI'2001) Vol.1 Nov 18-21, 2001 Guilin, China》|2001年|p.390-393|共4页
会议地点 Guilin(CN);Guilin(CN)
作者
Wang Xiaodong;
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作者单位

Department of Physics, Zhejiang Normal University, Jinhua, 321004, P.R. China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类机械、仪表工业;
关键词

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