基于FLANN的传感器动态特性研究方法 (1999年)

将函数联接型神经网络(FLANN)引入传感器动态特性的研究，利用神经元网络良好的逼近能力，建立腕力传感器的动态数学模型．该方法所建模型阶次低、精度高，对数据个数和采样频率无特殊要求．根据“逆模型”的思想，提出了基于函数联接型神经网络的传感器动态补偿方法．此方法设计出的动态补偿器简单、实时性好；不依赖于传感器的模型，鲁棒性强．