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氧化锆氧量计的工作原理是氧浓差电池原理，其氧浓差电势的计算是严重的非线性函数；选用只含一个隐含层的三层BP神经网络结构，充分利用BP神经网络的非线性函数逼近能力，无需模型只要适量的学习样本通过反复训练，即可按指定精度完成对氧化锆氧量计非线性特性的辩识和输出信号的非线性补偿；就隐含层节点数、学习率、误差指标等参数对该方法中BP神经网络训练次数和收敛过程的影响进行了比较研究。