换一批改进PSO-BP算法的压力导丝温度及非线性补偿研究
Research on the Temperature and Nonlinear Compensation Based on Improved PSO-BP Algorithm for Pressure Guidewire
摘要测量冠状动脉血管血流储备分数的压力导丝中的超微型压力传感器，具有严重的温度以及非线性漂移问题，且目前只有硬件方法进行补偿。针对硬件补偿方法存在的补偿精度不高及成本昂贵等问题，提出一种改进粒子群优化的BP神经网络算法，对压力导丝进行温度和非线性软件补偿。 Matlab仿真结果表明，改进PSO-BP神经网络与现有标准PSO-BP算法、BP神经网络等软件以及硬件补偿方法相比，具有成本低、稳定性高、不易陷入局部最优、泛化能力强等优点。
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关键词
压力导丝压力传感器温度非线性补偿非线性漂移粒子群算法( PSO)BP神经网络MatlabPressure guidewirePressure sensorTemperatureNonlinear compensationNonlinear driftParticle swarm optimization( PSO)BP neural networkMatlab
栏目名称
DOI
10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201606004
发布时间
2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省科技计划（2012A032200015）
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