自校正（self-tuning）是1990年公布的自动化科学技术名词。
针对遗传算法和神经网络的不足，介绍了对非线性校正的遗传神经网络方法。计算机仿真结果表明了该方法的收敛速度优越于其它传统方法，且具有较强的鲁棒性。关键词：变送器 遗传算法 神经网络 非线
结合支持向量机和小波理论的优点，提出了一种基于小波核支持向量机的传感器非线性误差校正的原理和方法。该方法利用小波的多尺度插值特性和稀疏变化特性, 提高了支持向量机的泛化能力和抗噪声能力。将该方
通过反激式功率因数校正电路说明了单级功率因数校正电路中的电磁兼容问题，分析了单级功率因数校正电路中骚扰的产生机理，给出了电磁兼容的设计，最后提出了其他几种减少电磁干扰的方法。电磁兼容（EMC）
文章描述了一种用反函数校正传感器非线性误差的方法,阐述了校正原理,提出了利用BP 神经网络和遗传算法相结合,拟合传感器传输特性反函数的算法,该算法可将传感器传输特性的非线性模型,改造成为与实际
·摘 要:以串联超前网络校正装置为应用对象,借助MATLAB软件设计了此校正装置,与通常的整定方法比较,其优点是非常直观、可以随意修改参数,节省了大量的计算和编程工作量。通过仿真实例验证了该方法的有效性。[著者文摘]
提出了一种用支持向量机校正传感器非线性误差的原理和方法。该算法只依据样本就可以正确辩识传感器逆模型特征，而不需关于逆模型函数形式的任何先验知识，并将原问题转化为一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解