【摘 要】
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感应式电导率传感器在测量泥浆电导率时,需要考虑温度、电导率探头的特性等多种因素的影响.如果采用传统的校正和补偿方法,会引起较大的补偿误差,影响产品性能.人工神经网络
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感应式电导率传感器在测量泥浆电导率时,需要考虑温度、电导率探头的特性等多种因素的影响.如果采用传统的校正和补偿方法,会引起较大的补偿误差,影响产品性能.人工神经网络起源于20世纪40年代,它受生物大脑的启发,本文引入神经网络,可以较好地解决电导率测量和温度补偿问题.
本文介绍了一种利用神经网络对感应式电导率进行温度补偿的方法。该方法的最大特点是无需任何经验公式，就能从已有的数据中自动归纳，获取这些数据的内在规律。因此，神经网络具有很强的非线性映射能力，特别适合于因果关系复杂的非确定性推理、判断识别和分类问题。利用该方法进行温度补偿的电导率传感器测量精度上有比较大的提高，具有很高的实用价值和很好的应用前景。
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