随着中国测试技术的飞速发展，传感器广泛应用于精密测量与检测的各个领域。于被测物体，测量环境等因素的影响，其输入输出特性会产生各种误差。此，本文提出了一种基于神经网络优化的灰色系统GM（1，N）非线性传感器的标定方法，该方法对位移传感器的补偿有输入和补偿。想的郊游。
当前的高精度加工行业和相应的测量或测试行业中，传感器的当前性能将破坏自动控制和一系列相关的系统性能构造。感器自身的输出和输入特性直接与其自身的物理物理因素相关，但是材料在出厂时已经过硬化，无法更改。外，传感器本身会受到工作参数和相应环境参数（例如温度和湿度或工作场所相应声音环境）的干扰。此，电流传感器的构造框架的环境参数在传感器的特性中处于第二优先级。是，在当前的信息融合环境中，我们可以根据软件本身的计算思路进行目标结构和测量数据分析，并通过数据补偿进行校正。文的观点是从电容式位移传感器的黑暗之处出发，然后从目标波动的温度和湿度框架的构建出发，基于电流标准芯压电陶瓷的特性，校准和基本传感器数据的校正。整个实验框架系统中，我们使用灰色系统理论GM（1，N）提取并构造相应的函数，其优点是数据以随机方式相对较大，相对数为d。本很小，缺乏信息。统本身的识别水平总是很高的，在目前的BP神经网络和RBF的联合构造中，还可以绘制构造的传感器校正回归模型的曲线（D3as7）。为该最佳解决方案框架的组成部分，有针对性地计算灰度系数矩阵的思想以及神经网络本身的对应映射特征可用于合理化GM的原始条件（1 ，N），我们可以根据上述条件执行灰色神经网络。正和优化网络模型的残值是相对实用的。感器本身的误差特征之一是在非线性构造特征下的框架生成。这种情况下，这是由当前物料的基本物理特性和相应的环境误差之和产生的主要误差的共同构造。述情况和方法主要取决于传感器本身的开发和设计以及相应的结构原理。前，基于其自身的特征，传感器具有大量的非线性特征和后期个性特征。
部环境错误是由多种原因引起的。上式中，y（t）是传感器框架中传感器的总输出，x（t）是被测物体的物理值，T =（t1，t2，t3，… tn ），代表n个工作环境的特征，在构造指数框架时，相应的构造参数v（t）是传感器自身框架构造下的噪声影响值。管是随机变量，恒温阀芯但相对平均参考值为0。感器的输出值y是通过将在测量电流转换电路和在相应的数据采集系统的构造过程中，相应的敏感元件。应方程式下的函数f（x）在当前未知的情况下是非线性函数，并且严格受外部数据和环境变量的影响。们可以看到，对于T的不同值，f（x（t）; T）是一一对应的，也就是说，函数的组成严格是单调的，并且x和y也是一。人信件。后，在这种类型的函数定义框架下，必须存在一个可以满足g（y）= f-1（x）的非线性函数X = g（y）。感器构造中的校正和补偿的核心是，传感器本身可以在补偿后的功能构造中达到理想的参数，即传感器本身可以反映测量值。感器校正问题的核心本质是对传感器本身的输入和输出进行数学建模，并让双方通过某种逻辑关系进行一对一转换。是数学中最传统的黑匣子问题。
框架必须处理构造框架，将构造信息的不确定性分为已知和未知部分，样本量相对较小，信息来源相对较差。色系统理论本身也可以基于信息覆盖率，对数据的进一步挖掘和分类，基于处理作为构建序列算子环境的一部分在此基础上，目前又探索了相应的展示规律。此，我们可以根据实际工作情况，根据灰色系统框架内的传感器进行有针对性的建模校正。以进一步开发以此方式构造的相应输入和输出数据，并且可以在建立条件的上下文中执行用于数据挖掘和内核修改的框架以及相应的关联处理。
前数据，并且可以解析当前数据。改法律的问题。是在传感器的当前实际检测值和数量以及与环境相对应的某些条件下，我们才使用GM模型（1，N）进行建模和处理。
经网络本身的算法可以根据人脑的逻辑思维顺序，对当前网络的当前拓扑的基本确认以及对神经元的目标描述的基础来模拟。相应的构建框架中。此基础上，加深了构造方法的发展和有针对性的投入产出比较处理，这种处理方法是基于当前线性映射框架的产出而向前发展的。在我们已经证明了神经网络结构系统在当前环境下隐藏层节点构建中的进步，在此基础上，我们可以实现基于连续功能的基础。上面可以知道，传感器本身的校准是通过非线性框架进行的，因此，在实际目标测量的结构中，外部框架的干扰和被测目标的移动将导致传感器的弯曲。前的检测系统。响很大，正是这种影响使我们可以使用BP神经网络或RBF神经网络进行相应的校正。BP神经网络算法的特点是网络本身的结构由输入层，输出层和许多目标隐藏层组成。
时，每一层都由几个神经元组成。合理设计的连接权重w，值∮和目标传递函数f的基础上一层一层地连接。似于当前使用神经网络BP校正结构的情况，我们可以根据校正后的传感器测得的值和在特定条件下的适当温度，基于向量X = {x1 X2 x3} T替换公式实验。前传感器处理RBF神经网络的输入矢量，并且同时处理传感器的标准检测量，作为对RBF神经网络的输出的校正处理。
其他算法相比，RBF神经网络具有更强大的局部逼近能力和有针对性的响应能力，因此学习速度和分类能力方面的经验比d强。他算法。体而言，传感器校准过程可分为两部分：数学表达式求解步骤和误差逼近步骤。先，对实验数据进行统一处理，提出构建针对灰色GM模型（1，N）优化的灰色系数矩阵的想法。线性映射是BP神经网络的一部分，用于构造初始条件。方法可以填补灰色模型GM（1，N）的模型解中的空白，并获得高精度传感器校正的数学函数表达式。后，使用RBF神经网络的良好局部逼近能力来校正残差，以达到传感器校准的精度要求。后，导出优化的合并模型以执行传感器校正。
其他相关信息融合技术相比，使用此方法可以给出数学传感器校正函数表达式，可以充分利用每种模型的优势，并且始终可以实现较高的校正精度。本少，信息少。效的。
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