改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用

俞阿龙

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对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法.该方法利用加速度传感器的动态标定数据, 采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数.文中介绍动态建模原理以及算法, 给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型.结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点, 在动态测试领域具有重要应用价值.

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来源
《振动与冲击》 |2006年第2期|67-69|共3页
作者
俞阿龙;
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作者单位

淮阴师范学院物理与电子学系,淮安,223001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP212.6;
关键词
加速度传感器; 建模; 函数连接型人工神经网络; 遗传算法;

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