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期刊论文
利用RBF神经网络提高温度测量精度
利用RBF神经网络提高温度测量精度
来源 :中国新技术新产品 | 被引量 : 1次 | 上传用户:fishingalone
【摘 要】
:
本文介绍在压力测量时,为提高测量精度,利用径向基函数神经网络(RBF)和智能温度传感器DS1822进行温度补偿,改善其测量精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力,自学习和泛化能力,采集样本数据训练构成具有双端输入、单端输出网络模型,采用改进的算法实现测量精度。
【作 者】
:
孙慧莲
耿振野
【机 构】
:
长春理工大学电信工程学院
【出 处】
:
中国新技术新产品
【发表日期】
:
2008年17期
【关键词】
:
温度补偿
径向基函数神经网络
DS1822
一线芯片
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本文介绍在压力测量时,为提高测量精度,利用径向基函数神经网络(RBF)和智能温度传感器DS1822进行温度补偿,改善其测量精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力,自学习和泛化能力,采集样本数据训练构成具有双端输入、单端输出网络模型,采用改进的算法实现测量精度。
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