技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種改進粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力導(dǎo)絲溫度補償方法，包括以下幾個主要步驟：采集壓力導(dǎo)絲輸出電壓以及所處環(huán)境相關(guān)參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進行歸一化處理；構(gòu)建一個具有誤差反向傳播能力的三層前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用改進的粒子群算法（Particle?Swarm?Optimization，PSO）優(yōu)化構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值；對優(yōu)化后權(quán)值和閾值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對壓力導(dǎo)絲測量數(shù)據(jù)進行溫度補償。本發(fā)明為利用改進的粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建出壓力導(dǎo)絲測量逆模型，訓(xùn)練出的模型補償精度高，泛化能力強，穩(wěn)定性高，有效避免了BP（Back?Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)以及標準粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易跳過全局最優(yōu)的缺點。

技術(shù)研發(fā)人員：余學(xué)飛;范廣坡
受保護的技術(shù)使用者：余學(xué)飛
文檔號碼：201510535637
技術(shù)研發(fā)日：2015.08.28
技術(shù)公布日：2017.03.15