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利用RBF神经网络提高温度测量精度
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摘要
本文介绍在压力测量时,为提高测量精度,利用径向基函数神经网络(RBF)和智能温度传感器DS1822进行温度补偿,改善其测量精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力,自学习和泛化能力,采集样本数据训练构成具有双端输入、单端输出网络模型,采用改进的算法实现测量精度。
作者
孙慧莲
耿振野
机构地区
长春理工大学电信工程学院
出处
《中国新技术新产品》
2008年第17期11-11,共1页
New Technology & New Products of China
关键词
温度补偿
径向基函数神经网络
DS1822
一线芯片
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ113.254 [化学工程—无机化工]
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