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针对将电容式传感器应用于降雨测量时,特性曲线的非线性误差较大问题,分别采用最小二乘曲线拟合法和径向基函数（RBF）神经网络对其输出特性曲线进行拟合.结果表明：RBF神经网络模型具有更强的非线性映射能力,其拟合精度明显高于最小二乘多项式模型.
电容式降雨传感器及其特性曲线拟合方法
【摘 要】
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针对将电容式传感器应用于降雨测量时,特性曲线的非线性误差较大问题,分别采用最小二乘曲线拟合法和径向基函数（RBF）神经网络对其输出特性曲线进行拟合.结果表明：RBF神经网络模
【机 构】
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解放军理工大学气象海洋学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2017年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（40976062）,国家自然科学基金青年科学基金资助项目（41406107）, 江苏省自然科学基金资助项目（BK2009062）
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