【摘 要】
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针对压力传感器对温度变化和电流波动的交叉灵敏度问题，采用径向基函数（RBF）人工神经网络法对其进行数据融合处理，详细讨论了网络的训练过程和数据融合过程，消除温度和电流对压力
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针对压力传感器对温度变化和电流波动的交叉灵敏度问题，采用径向基函数（RBF）人工神经网络法对其进行数据融合处理，详细讨论了网络的训练过程和数据融合过程，消除温度和电流对压力传感器的影响。仿真结果表明：当温度变化48．5℃，电流波动3％时，经RBF神经网络数据融合后，压力波动为0．544％，大大降低了交叉干扰，提高传感器的稳定性及其精度，满足在线融合的需要。
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