10.3969/j.issn.1004-2474.2012.03.025
优化RBF神经网络在压力传感器中的应用
针对压力传感器在应用中出现温度误差大这一缺点,提出了通过采用径向基函数(RBF)神经网络较 强的非线性逼近能力,实现其非线性校正和温度补偿的网络方法,并对该法进行改进.通过仿真可看出,改进方法校正的系统能自动补偿非线性误差,具有误差小,精度高等优点.因此,提出的改进的RBF神经网络法对压力传感器的非线性补偿是可行的.
压力传感器、径向基函数神经网络、非线性补偿
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TP212.1(自动化技术及设备)
辽宁教育厅优秀人才计划基金资助项目2008RC25
2012-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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