改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：25

分类号：TP212.6(自动化技术及设备)

资助基金：江苏省高校自然科学基金04KJD140033

在线出版日期：2006-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-69