【摘 要】
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针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法.介绍了非线性补偿的原理和网络
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针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法.介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法.结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点, 与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比, 大大缩短了网络训练时间, 从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用.
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