石英晶振老化的建模与模型求解
为预测石英晶振的频率老化, 提出了一种非线性时变模型。 在一阶马尔可夫假设下, 利用多层前向神经网络进行迭代逼近求解。 对四种晶体的全部或部分实验数据进行了学习和预测试验。 结果表明该模型不仅能拟合函数, 而且可在存在野值时, 根据以往的数据预测目前的频率。 与其他线性模型相比, 该模型的预测能力更佳, 适用于多种类型的晶振老化模式, 预测误差小, 有很好的抗噪声能力
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