作者：梁胜展,郭雪梅,余晓填 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2013年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2013050110 DOC编号：DOCCGJS2013050119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用BMP085气压传感器，研究并实现了采用Back-propagation(BP)神经网络自学习的相对高度测量方法。首先，利用BP算法学习带有测量基点(一般为地面)的训练样本集，得到稳定、精确的测量网络；其次，将测量点的温度与压强作为测量网络的输入，由测量网络计算出垂直方向上测量点与基点的相对高度。实验表明，相比传统的标准气压高度公式计算的相对高度，本文提出的测量系统能更准确地计算出相对高度，且能减少环境因素变化的影响(即，具有良好的稳定性)。

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