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一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法
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摘要
介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。
作者
赵望达
刘勇求
贺毅
机构地区
长沙中南大学铁道校区土木建筑学院
出处
《电子技术应用》
北大核心
2004年第11期26-28,共3页
Application of Electronic Technique
关键词
RBF神经网络
智能温度传感器
DS18B20
泛化能力
算法实现
非线性映射
自学习
网络模型
温度补偿
双输入
分类号
TN912.2 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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2004年 第11期
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