作者:俞阿龙 单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版:《传感器与微系统》2005年第12期 页数:3页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGQJ2005120140 DOC编号:DOCCGQJ2005120149 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点,与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比,大大缩短了网络训练时间,从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。

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