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通信与网络中采用改良GA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿研究（一）

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简介：
本文探讨了在通信与网络环境中，通过改进的遗传算法-反向传播神经网络方法对湿度传感器进行温度补偿的研究，旨在提高传感器在不同环境条件下的测量精度。 为了应对自动气象站使用的HMP45D湿度传感器在不同温度下测量精度下降的问题，本段落通过对遗传算法的编码方式、适应度函数及参数进行改进研究，并利用优化后的遗传算法对反向传播神经网络的初始权重与阈值进行了全局搜索。随后采用反向传播算法在其较小范围内进行微调和优化，以提高模型的整体性能。通过这种方法建立湿度传感器温度补偿模型，并基于多温条件下实测数据对其效果进行了验证及分析比较，结果表明该方法具备较强的全局寻优能力和较高的精度以及较快的收敛速度。

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  • 通信与网络中采用改良GA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿研究（一）
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    本文探讨了在通信与网络环境中，通过改进的遗传算法-反向传播神经网络方法对湿度传感器进行温度补偿的研究，旨在提高传感器在不同环境条件下的测量精度。 为了应对自动气象站使用的HMP45D湿度传感器在不同温度下测量精度下降的问题，本段落通过对遗传算法的编码方式、适应度函数及参数进行改进研究，并利用优化后的遗传算法对反向传播神经网络的初始权重与阈值进行了全局搜索。随后采用反向传播算法在其较小范围内进行微调和优化，以提高模型的整体性能。通过这种方法建立湿度传感器温度补偿模型，并基于多温条件下实测数据对其效果进行了验证及分析比较，结果表明该方法具备较强的全局寻优能力和较高的精度以及较快的收敛速度。
     
  • 基于改良GA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿（一）
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    本文提出了一种改进的遗传算法-Backpropagation (GA-BP)神经网络方法，用于优化湿度传感器在不同温度条件下的性能补偿，旨在提高测量精度和稳定性。 基于GA-BP神经网络的光纤陀螺温度补偿 基于GA-BP神经网络温度补偿的红外温度传感器设计 浏览次数：136次 基于GA-BP神经网络温度补偿的红外温度传感器 基于GA-BP神经温漂补偿的十字正交型热温差式测风仪 浏览次数：114次 基于GA-BP神经温漂补偿的十字正交型热温差式测风仪
     
  • 基于改良GA-BP神经网络的湿度传感器温度补偿（二）
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    本文为系列研究之一，提出了一种改进的遗传算法与BP神经网络结合的方法，用于优化湿度传感器在不同温度条件下的性能补偿。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 改进的遗传算法 在使用GA进行搜索的过程中，可能会遇到阻碍适应值较高的个体生成的问题，这会导致搜索方向偏离全局最优解。为了解决这个问题，本段落采用适当的改进适应度函数及混合编码方式，并对相关参数进行了调整，主要优化了交叉算子和变异算子、以及交叉概率Pc和变异概率Pm。 4.1 混合编码方案 本研究结合二进制编码（易于进行解码操作且便于实现遗传操作）与实数编码的优点（在解决连续参数的优化问题时更为直观，精度更高，并不需要额外的解码步骤），旨在改进算法。经过这种混合编码方式的应用，既能够加快遗传运算的速度、扩大全局搜索范围，又可以有效应对连续参数优化的问题，从而提高整体的优化精度。
     
  • 基于Python的BP神经网络温度补偿器设计
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    本项目运用Python编程语言设计了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的温度补偿系统。该系统能够有效校正传感器在不同温度条件下的测量误差，确保数据采集的准确性与可靠性。通过训练神经网络模型以适应广泛的操作环境温度范围，从而优化了工业自动化及科研领域的数据处理能力。 设计一个带有温度补偿的压力传感器需要使用神经网络来拟合双输入单输出的函数。采用Python编写代码，并构建具有15个隐层神经元的一层隐藏层结构。
     
  • 基于PSO-LM-BP神经网络的温度补偿压力传感器方法.pdf
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    本文介绍了一种结合粒子群优化(PSO)与 levenberg-marquardt反向传播算法(LM-BP)的新型BP神经网络，用于改进温度对压力传感器测量精度影响的补偿技术。 本段落档介绍了一种基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法。该方法通过优化BP神经网络的初始权重和阈值，并结合粒子群算法（PSO）对Levenberg-Marquardt算法（LM）进行改进，以提高压力传感器在不同温度条件下的测量精度和稳定性。
     
  • 利用神经网络进行光纤光栅压力传感器的温度补偿（2009年）
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    本文探讨了采用神经网络技术对光纤光栅压力传感器实施温度补偿的方法，旨在提高传感器在不同温度条件下的准确性和稳定性。研究于2009年完成。 针对光纤光栅对温度和应变的交叉敏感性以及环境温度对其压力传感器输出的影响较大且难以消除的问题，本段落以聚合物封装的光纤光栅传感器为例，提出采用BP神经网络进行温度补偿的方法来解决其非线性的校正问题。通过Matlab仿真结果显示，该方法将系统的最大测量误差从19.15%降低到了4.26%，实验验证了此方法能有效减少温度对光纤光栅压力传感器精度的影响。
     
  • 神经网络在通信与网络中的应用研究
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    本研究聚焦于探索和分析神经网络技术如何革新通信及网络领域，包括但不限于数据传输优化、网络安全增强及智能路由算法开发。通过理论探讨与实践案例相结合的方式，深入挖掘该领域的未来发展趋势和技术挑战。 神经网络是一门模仿人类大脑构造与功能的智能科学。它具备快速反应能力，能够实时处理事务；具有卓越的自组织、自学习能力；在复杂环境下能有效逼近任意非线性系统，并迅速找到满足多种约束条件问题的最佳解决方案；还拥有高度鲁棒性和容错能力等优点，在通信领域得到了广泛应用。 神经网络尤其适用于自适应信号处理。例如，利用多层前馈神经网络可以学习和映射非线性信号过程中的输入输出关系，从而实现各种信号与信息的滤波检测。此外，自组织神经网络能够对自回归信号及图像进行分类处理。
     
  • 改良的BP神经网络算法
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    本研究提出了一种改进的BP（反向传播）神经网络算法，旨在优化学习速率和权重更新策略，以提高模型训练效率及预测准确性。 文件包含基本的和改进后的BP神经网络算法。
     
  • 无线传感器网络定位算法的研究——结合RSSI与BP神经网络.pdf
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    本文探讨了无线传感器网络中基于RSSI和BP神经网络相结合的定位算法研究，旨在提高定位精度及系统稳定性。通过实验分析验证其有效性。 本段落基于RSSI（接收信号强度指示）和BP神经网络的基本原理，提出了一种利用神经网络减少测距误差、提高无线传感器网络定位精度的算法。该方法通过使用信标节点来实现更加精确的位置估计。
     
  • GA_Bp_GABP_ GA+BP神经网络_gabp
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    GABP是一种结合了遗传算法（GA）与Backpropagation（BP）神经网络优势的混合智能优化模型，用于提升机器学习中参数寻优和模式识别能力。 基于C++的GA优化BP神经网络算法，并包含详细注释。