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为了消除铜精炼炉压力传感器在其运行状况中受温度干扰因素的影响，采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度干扰因素进行非线性校正。结果表明，经神经网络信息融合后的压力传感器有效地消除了非目标参量的影响，其输出稳定性比原来提高了约19倍。
基于神经网络信息融合的铜精炼炉压力传感器非线性校正
【摘 要】
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为了消除铜精炼炉压力传感器在其运行状况中受温度干扰因素的影响，采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度干扰因素进行非线性校正。结果表明，经神经网络信息融合后的
【机 构】
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湖南人文科技学院物理与信息工程系,湖南大学
【出 处】
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冶金自动化
【发表日期】
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2008年2期
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