10.3969/j.issn.1673-9957.2008.12.010
利用RBF神经网络提高温度测量精度
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.
温度补偿、径向基函数神经网络、DS1822、一线芯片
TP3;TP2
2009-03-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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