【摘 要】
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为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神申经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中.仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数量级,提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性.该方法补偿速度快,补偿尝效果好,可以应用于其它各类传感器的补偿中.
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为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神申经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中.仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数量级,提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性.该方法补偿速度快,补偿尝效果好,可以应用于其它各类传感器的补偿中.
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