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在油品含水量智能检测系统的开发过程中，使用了射频电容传感器。基于水的介电常数远远大于油的介电常数，因而两者呈现了不同的射频阻抗特性。针对射频电容传感器的非线性特性和在对油品水分检测过程中传感器存在对温度的交叉灵敏度问题，提出了基于L—M算法的多层前向神经网络建立传感器逆模型的二维非线性校正方法。为了保证神经网络训练达到最佳效果，对采集的数据提出了抗脉冲滤波和限幅滤波算法。实验结果验证了上述方法的可行性和实用性。