论文部分内容阅读
针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点，提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法，并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究。实验结果表明，未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20．0％，基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1．44％，而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0．12％，故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿，令传感器具有更高的测量精度和温度稳定性。