作者：曾喆昭,竺炜,孙湘海,王耀南 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2007年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2007020200 DOC编号：DOCCGJS2007020209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为了有效改善传感器温度补偿特性，提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型.分析了算法的收敛性，为学习率的选择提供了理论依据.给出了对掺杂苯的SnO2纳米传感器的灵敏度-温度特性曲线进行拟合的实例.结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度(10-6)，因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法。

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