基于遗传bp神经网络的二维psd非线性校正研究

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4、性结构问题等方面，可以通过神经网络的输入、输出变量进行网络训练，进而达到对非线性校正的目的。本文在对比研究国内外大量相关文献的基础上，提出了遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和BP神经网络算法相结合的方法应用于二维PSD非线性校正并对此进行深入研究。主要研究内容如下：1.将神经网络算法应用于二维PSD非线性校正研究：在分析国内外研究背景、意义、二维PSD的工作原理、性能参数以及研究现状的基础上，通过对现有的二维PSD非线性校正方法进行分析，比较了各种方法中的优点和不足，将神经网络算法应用于二维PSD非线性校正研究

5、。2.基于BP神经网络的二维PSD非线性校正分析：对影响二维PSD的非线性的各种因素进行了具体分析；借助于BP神经网络算法的非线性映射能力，应用于二维PSD非线性校正中；重点研究了非线性校正的实现过程；对校正过程中存在的不足进行了分析。3.基于遗传BP神经网络的二维PSD非线性校正研究：针对BP神经网络算法的不足，利用遗传算法的优点对其进行优化；研究了遗传算法优化BP神经网络算法的实现原理、核心技术；提出了基于遗传BP神经网络的二维PSD非线性校正方法。该方法是利用遗传算法来优化BP神经网络算法的初始连接权值和阈值，BP神经网络

6、算法依照误差函数梯度下降法，通过不断调整连接权值和阈值来减少实际输出和期望输出的误差，完成二维PSD的非线性校正。4.二维PSD非线性校正方法验证：基于MATLAB程序设计及仿真，将优化的遗传BP神经网络算法与BP神经网络算法应用于二维PSD非线性的校正中，从收敛性、校正曲线拟合以及误差波动性方面进行了对比、分析，验证了该优化算法应用于二维PSD非线性校正的正确性和优越性。通过不同的仿真图形进行对比分析，结果显示基于遗传BP神经网络的二维PSD非线性校正能够在更短的时间内，达到收敛速度更快、误差更小。精确性明显优于基于BP神经网

7、络的二维PSD非线性校正，从而验证了两种算法的结合是可行的，效果显著。关键词：二维PSD非线性校正；遗传BP神经网络算法；BP神经网络算法；MATLABI山东理工大学硕士学位论文AbstractAbstractAtpresentthetwo-dimensionalPSD(PositionSensitiveDetector,photoelectricpositionsensitivedetector)non-linearcorrectionmethodisrelativelymore,butmostremainatthestage

8、ofqualitativeanalysis.Althoughaspectsofthetwo-dimensionalPSDstructureanduseofmaterialshasbeenimproved,itisstilldifficulttoovercomet