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人工神经网络技术在光电检测中的应用研究
中文名称: 人工神经网络技术在光电检测中的应用研究
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论文编号: 4143445收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Photoelectric Detection Based on Artificial Neural Networks
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 测试计量技术及仪器
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 光电检测技术 非线性误差 BP神经网络 RBF神经网络
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论文摘要: 光电检测技术是获取信息的一种重要方法,高精度的智能光电检测技术,是国内外研究的热点之一.精度是光电检测系统最重要的性能之一,其中(略)测系统精度的一个重要因素就是检测系统的非线性误差.由于半(略)材料固有的特点,光电检测器件对工作环境温度的变化都很敏感,导致了光电检测系统在工作环境温度不断变化的场合应用时,会产生很大的非线性误差.因此,提高光电检测系统的检测精度,首要问题就是克服系统的非线性误差.传统的非线性误差修正和补偿方法有(略)查表法、曲线拟合等方法,这些方法较为复杂,需要样本多,精度低.以人的大脑神经网络为基础的人工神经网络技术,有表示任意非线性关系和自学习等能力,这为解决一些非线性问题提供了新的思想和方法. 首先分析了影响光电检测系统检测精度的主要因素,分析(略)光电检测系统中用于实现系统非线性误差补偿的方法,论证了人工神经网络技术在光电检测中应用的可行性,将BP和RBF人工神(略)用于基于光电二极管的光照度检测实验中,并针对BP神经网络存在容易陷入局部极小点、训练速度慢、泛化能力差等缺陷,应用遗传算法的非线性寻优能力,对BP神经网络进行了优化,实现了在光照度检测...
Photoelectric detecting technology is an important method (omitted)ormation.Research on high precision intelligent photo(omitted)nspecting technology has become a hot topic of researchers all over the world. Accuracy is one of (omitted)mportant ability targets for the system of photoelectric detecting. The nonlinear error of photoelectric detecting system is a major factor (omitted)accuracy. Because semiconductor manufacture technics and its dynami(omitted)ristics led photodetectors are sensitive to ch...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
创新点摘要第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  ·光电检测技术应用与发展趋势第9-12页
  ·本课题研究的目的、意义和内容第12-13页
    ·本课题研究的目的、意义第12页
    ·本课题研究的主要内容第12-13页
  ·课题研究方案第13-14页
第2章 人工神经网络在光电检测中应用的可行性分析第14-19页
  ·人工神经网络概述第14-15页
  ·影响光电检测系统检测精度的因素第15-16页
  ·传统的非线性误差补偿方法及不足第16-17页
  ·神经网络在光电检测中应用的可行性第17-18页
  ·本章小结第18-19页
第3章 人工神经网络模型研究第19-30页
  ·人工神经网络模型的选择第19页
  ·BP神经网络性能分析第19-25页
    ·BP神经网络模型第19-24页
    ·BP神经网络缺点第24页
    ·BP算法的改进方法第24-25页
  ·RBF神经网络模型第25-29页
    ·RBF神经网络结构和工作原理第25-27页
    ·RBF网络常用的学习算法及训练流程第27-29页
  ·神经网络工具箱第29页
  ·本章小结第29-30页
第4章 人工神经网络在光电检测系统中的应用第30-50页
  ·神经网络在基于光电二极管光照度检测系统中的应用第30-43页
    ·基于光电二极管的光照度检测原理及其特性分析第30-32页
    ·BP神经网络的设计及实验结果第32-36页
    ·遗传算法优化BP神经网络方法及实验结果第36-40页
    ·RBF神经网络的设计及实验结果第40-43页
  ·神经网络在基于光电池的光照度检测系统中的应用第43-48页
    ·基于光电池的光照度检测原理及其特性分析第43-45页
    ·遗传算法优化BP神经网络的实验结果第45-46页
    ·应用RBF神经网络的实验结果第46-48页
  ·实验结果分析第48-49页
  ·本章小结第49-50页
第5章 结论第50-51页
参考文献第51-54页
攻读硕士学位期间公开发表的论文第54-55页
致谢第55-56页
论文摘要第56-65页
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