[1]卢莉蓉,周晋阳,曹文君.基于免疫的遗传模拟退火算法在传感器非线性校正中的应用[J].中国医学物理学杂志,2016,33(4):368-371.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.009]
　[J].Chinese Journal of Medical Physics,2016,33(4):368-371.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.009]
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基于免疫的遗传模拟退火算法在传感器非线性校正中的应用()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
33卷
期数:
2016年4期
页码:
368-371
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2016-04-25

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X（2016）04-0368-04
作者:
卢莉蓉1; 周晋阳1; 曹文君2
1. 长治医学院生物医学工程系，山西长治046000；2. 长治医学院预防医学系，山西长治046000
关键词:
传感器; 非线性校正; 免疫; 遗传模拟退火算法
分类号:
R312；TP212
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2016.04.009
文献标志码:
A
摘要:
传感器是检测人体信息的重要工具。实际中大多数传感器都是非线性的，这给检测带来不便。本文将遗传算法 与模拟退火算法相结合，在此基础上引入生物免疫理论，形成基于免疫的遗传模拟退火算法，并利用该算法对传感器进行 校正。此方法是在传感器之后加入非线性校正环节，利用基于免疫的遗传模拟退火算法求这个非线性校正环节多项式的 系数。实例分析结果表明，利用基于免疫的遗传模拟退火算法不但可以实现传感器的非线性校正，而且校正精度、稳定性 和收敛速度明显高于退火遗传算法和免疫遗传算法。最优值可以达到0.034 6，收敛到最优值的比例可以达到97%，最佳 进化代数可以达到41代。

相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（81302518）
更新日期/Last Update: 2016-04-22