10.3969/j.issn.1000-3932.2011.02.014
基于蚁群优化Elman神经网络的传感器补偿
为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中.仿真结果表明,自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络,补偿精度达10-8,补偿效果良好.
随钻测斜仪、自适应蚁群算法、传感器补偿、Elman网络
38
TP183(自动化基础理论)
黑龙江省教育厅科技研究项目11551027;黑龙江省研究生创新科研资金资助项目YJSCX2008-082HLJ
2011-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
184-186,210
