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改進(jìn)的算法提高了野鳥(niǎo)追蹤壓力傳感器的精度

導(dǎo)讀 中國(guó)科學(xué)院空天信息研究所(AIR)的研究人員提出了一種稱為動(dòng)態(tài)量子粒子群優(yōu)化(DQPSO)的改進(jìn)算法,以提高用于跟蹤和監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)的壓力傳感器...

中國(guó)科學(xué)院空天信息研究所(AIR)的研究人員提出了一種稱為動(dòng)態(tài)量子粒子群優(yōu)化(DQPSO)的改進(jìn)算法,以提高用于跟蹤和監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)的壓力傳感器的準(zhǔn)確性和可靠性。該算法優(yōu)化了專為溫度補(bǔ)償而設(shè)計(jì)的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

該研究于10月22日發(fā)表在《Electronics》雜志上。

DQPSO算法采用整體方法來(lái)應(yīng)對(duì)溫度波動(dòng)時(shí)傳感器精度的挑戰(zhàn)。它采用了溫度-壓力擬合模型,其中包括溫度變化率和梯度參考項(xiàng)等關(guān)鍵參數(shù)。該模型確保壓力傳感器能夠有效地適應(yīng)不同的環(huán)境條件,這是監(jiān)測(cè)野生候鳥(niǎo)遷徙時(shí)的關(guān)鍵要求。

該算法具有創(chuàng)新的損失函數(shù),同時(shí)考慮了擬合精度和復(fù)雜性。這種方法增強(qiáng)了壓力傳感器的魯棒性,使其能夠在存在復(fù)雜溫度變化的情況下提供可靠的數(shù)據(jù)。

研究人員進(jìn)行了校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的有效性。根據(jù)常用的商業(yè)傳感器算法確定,壓力傳感器在動(dòng)態(tài)溫度變化期間表現(xiàn)出145.3帕斯卡的平均絕對(duì)誤差。然而,使用DQPSO算法后,該誤差已降至20.2帕斯卡。

他們?cè)谇度胧江h(huán)境中部署并驗(yàn)證了該算法,保證了野生候鳥(niǎo)跟蹤監(jiān)測(cè)過(guò)程中的低功耗、高精度、實(shí)時(shí)壓力補(bǔ)償。這項(xiàng)研究為了解和保護(hù)野生候鳥(niǎo)的旅程打開(kāi)了新的大門(mén)。

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