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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 非线性校正
Abstract：Genetic neural network model of solving the problem in non-linearity rectification is put forward for genetic algorithms and neural network methods. Computer simulations are given to demonstrate that the convergence rate of the model is faster than other conventional methods and possesses stronger robustness.
Key words: transmitter genetic algorithms neural network non-linearity rectification
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 非线性校正
Abstract：Genetic neural network model of solving the problem in non-linearity rectification is put forward for genetic algorithms and neural network methods. Computer simulations are given to demonstrate that the convergence rate of the model is faster than other conventional methods and possesses stronger robustness.
Key words: transmitter genetic algorithms neural network non-linearity rectification
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