基于神经网络的矿尘浓度传感器输出特性研究

通过对矿尘浓度传感器输出特性研究,提出运用人工神经网络的方法对其输出数值进行校正。通过样本数值对神经网络进行训练,得到非线性校正模型。实现将传感器原始显示数值输入校正模型,经过模型处理后得到一个新的输出数据,该数据比原始数据更精确。做到在不改变传感器硬件结构的基础上实现对输出数据的校正,以提高显示数值的精度。