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| 利用RBF神经网络提高温度测量精度 | |
| 引用本文： | 孙慧莲,耿振野.利用RBF神经网络提高温度测量精度[J].中国新技术新产品精选,2008(17):11-11. |
| 作者姓名： | 孙慧莲 耿振野 |
| 作者单位： | 长春理工大学电信工程学院 |
| 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。 |
| 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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