《热敏电阻温度传感器非线性补偿方法》PDF+DOC

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2. 《基于RBF神经网络的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法》PDF+DOC 针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，本文提出了应用RBF神经网络强非线性逼近能力进行非线性补偿的方法。文中介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。该方法不依赖于传感器的模型，而是根据传感器的输入和响应数据，建立补偿模型。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、鲁棒性强，与......
3. 《基于遗传算法的RBF神经网络在热敏电阻温度传感器非线性补偿中的应用》PDF+DOC 针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，提出了应用遗传算法训练径向基函数(RBF)神经网络实现其非线性补偿的遗传神经网络方法，介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。该方法能同时优化网络结构和参数，具有全局寻优能力，补偿精度高。实验结果表明，所提出的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法是实用的和可行......
4. 《用RBF神经网络改善传感器输出特性》PDF+DOC 针对传感器输出易受温度、湿度等因素影响的问题，提出利用RBF神经网络良好的学习、泛化和非线性逼近能力改善传感器的输出特性。RBF神经网络采用不需要事先确定隐层单元个数、可在线自适应学习的最近邻聚类学习算法。将该算法用于易受温度影响的压力传感器的非线性校正，仿真结果表明RBF神经网络在对传感器输出信号......
5. 《适用于粮仓测温的数字集成温度传感器》PDF+DOC 目前，粮仓测温大多采用热敏电阻做温度传感器，它虽有检测灵敏度高的特点，但也存在一些不足，如输出与温度之间存在着非线性关系，使用中需作硬件或软件非线性补偿；模拟量输出需进行A/D转换，且常因线路电阻变化，接触不良，电源电压波动而引入误差；长期使用中发生老化也会造成较大误差。...
6. 《基于遗传神经网络的电容称重传感器非线性补偿方法》PDF+DOC 为了解决电容称重传感器的非线性问题，应用遗传算法训练径向基函数神经网络实现其非线性补偿。介绍非线性补偿的原理和网络训练方法。从实测数据出发，建立了电容称重传感器的非线性补偿模型。该方法能同时优化网络结构和参数，具有全局寻优能力，补偿精度高、鲁棒性好、网络训练速度快、能实现在线软补偿。实验结果表明，本......
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8. 《基于BP神经网络的传感器非线性补偿》PDF+DOC 由于传感器本身的非线性特性以及传感器在测量过程中外界环境因素的影响，使得传感器的输入输出特性呈现出非线性.讨论了BP神经网络模型在传感器非线性补偿中的应用.给出了相应的补偿方法，即采用两个相同的传感器对同一被测量进行测量，其测量结果作为神经网络模型的输入，经过补偿后的传感器具有线性的输入输出关系.采......
9. 《Chebyshev神经网络模块在铂电阻温度传感器非线性补偿中的应用》PDF+DOC 针对铂电阻温度传感器在应用中存在的非线性问题，提出了应用切比雪夫(Chebyshev)神经网络建立非线性补偿模型，并用与之对应的神经网络模块 SN9701实现的铂电阻温度传感器非线性补偿的硬件方法。以 pt100铂电阻温度传感器为例，介绍了非线性补偿的原理和网络的训练方法，给出了非线性补偿模型的数学......
10. 《基于神经网络的传感器数据融合处理》PDF+DOC 为消除压力传感器在实际应用中输出数据受非目标参量(温度、供电电压波动)的影响提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理。研究结果表明，利用神经网络实现压力传感器数据融合对消除非目标参量对传感器输出的影响是有效的。...