作者：杨義葵,付华,蔡玲,顾东 单位：中国电子科技集团公司第二十六研究所 出版：《压电与声光》2012年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYDSG2012010260 DOC编号：DOCYDSG2012010269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度，提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中，对瓦斯传感器的非线性进行校正，同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响，然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明，经过改进径向基函数神经网络(RBFNN)后，得到的数据比实际测量的瓦斯浓度要更接近于真实值，所产生的平均误差≤&#177；0.1%。预测效果很好，达到了预期的技术指标，提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。

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