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一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法
一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法
来源 :电子技术应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bb314949909
【摘 要】
:
介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。
【作 者】
:
赵望达
刘勇求
贺毅
【机 构】
:
长沙中南大学铁道校区土木建筑学院410075
【出 处】
:
电子技术应用
【发表日期】
:
2004年11期
【关键词】
:
RBF神经网络
智能温度传感器
DS18B20
泛化能力
算法实现
非线性映射
自学习
网络模型
温度补偿
双输入
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介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。
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