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针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题，常采用BP神经网络对其进行数据融合。但BP神经网络方法训练收敛速度慢，易陷入局部最优。采用PSO全局优化算法训练多层前向神经网络权值，使网络训练误差比BP方法降低了两个数量级，并且收敛速度明显加快。融合结果表明基于PSO神经网络方法更有效地消除了温度对压力传感器的影响，显著提高了传感器的稳定性和准确度。