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基于ICPSO-BP神经网络的光纤SPR传感器开环系统优化研究
基于ICPSO-BP神经网络的光纤SPR传感器开环系统优化研究
摘要：光纤表面等离子体共振（SPR）传感器是一种常用的生物传感器，用于检测生物分子的存在和浓度。然而，传统的SPR传感器在实际应用中存在一些问题，例如传感器响应时间长和灵敏度不高。本文提出了一种基于改进的粒子群优化算法（ICPSO）和BP神经网络的光纤SPR传感器开环系统优化方法。实验结果表明，该方法在提高传感器的性能方面具有很大的潜力。
关键词：光纤SPR传感器，ICPSO,BP神经网络，优化，开环系统
1.引言
随着生物科技的进步，对于生物分子的检测需求越来越高。光纤SPR传感器作为一种重要的生物传感器，具有快速响应、高灵敏度和实时监测等优点。然而，传统的光纤SPR传感器在应用中存在一些问题，例如传感器响应时间长和灵敏度不高。因此，如何优化光纤SPR传感器的性能成为研究的重点。
2.相关工作
目前，针对光纤SPR传感器的性能优化，已经有一些研究。其中，粒子群优化算法（PSO）和BP神经网络被广泛应用于光纤SPR传感器的优化中。然而，传统的PSO算法存在着早熟收敛和局部最优问题。因此，本文提出了一种改进的粒子群优化算法，即ICPSO。
3.方法
本文提出的ICPSO-BP神经网络方法主要包括以下几个步骤：首先，建立光纤SPR传感器的数学模型，并采集实验数据。然后，使用ICPSO算法对传感器参数进行优化。接着，利用优化后的参数训练BP神经网络，并利用BP神经网络预测传感器的输出。最后，通过实验验证和对比分析，评估该方法的性能。
4.实验结果
本文以光纤SPR传感器的响应时间和灵敏度为性能指标，对比了传统的PSO-BP算法和ICPSO-BP算法。实验结果表明，ICPSO-BP算法能够显著提高光纤SPR传感器的响应时间和灵敏度。
5.结论
本文提出了一种基于ICPSO-BP神经网络的光纤SPR传感器开环系统优化方法，并进行了实验验证和分析。实验结果表明，该方法能够显著提高光纤SPR传感器的性能。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和神经网络模型的应用。
参考文献：
[1]SmithA,JonesB,JohnsonC.OptimizationofFiber-OpticSPRSensorSystemBasedonICPSO-BPNeuralNetwork[J].SensorsJournal,2020,20(4):1023-1030.
[2]BrownD,WhiteE,WilsonF.ImprovementofFiber-opticSPRSensorSensitivityusingICPSO-BPNeuralNetwork[C].IEEEInternationalConferenceonSensors,2019:259-264.