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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.

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来源
《电子技术应用》|2004年第11期|26-28|共3页
作者
赵望达; 刘勇求; 贺毅;
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作者单位

长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075;

长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075;

长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术与设备;
关键词
传感器精度温度补偿径向基函数神经网络温度传感器 DS18B20;

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