公开(公告)号：CN116821596A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310646045.5

申请日：2023-06-02

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 梁晋涛 ,  王莉汝 ,  吴亮 ,  周治德

IPC: G06F18/10 ,  G01N21/3504 ,  G06F18/214 ,  G06N3/044 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于ISSA_BP神经网络的非色散红外SF6气体传感器的温度补偿方法，包括：采集SF6红外气体传感器的SigAD、RefAD和TempAD；将SigAD、RefAD和TempAD作为BP神经网络的输入，以SF6红外气体传感器标准浓度作为神经网络的输出；采用基于正余弦法融合Levy飞行的混合策略改进麻雀算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化，对该模型进行训练得到温度补偿模型，将预测集数据输入到该温度补偿模型中，以确定当前阶段的SF6气体浓度值。本发明使SF6红外气体传感器精度得到提升，在量程为0‑5000ppm的测量中相对误差小于1%，有效降低了外部温度或者其他因素对传感器输出的影响。