【摘 要】
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数字温度传感器存在零点误差与非线性误差,需要进行误差补偿。提出了一种复合径向基函数神经网络（CRBFNN）的数字温度传感器误差补偿方法：首先根据数字温度传感器的误差特征,构造
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数字温度传感器存在零点误差与非线性误差,需要进行误差补偿。提出了一种复合径向基函数神经网络（CRBFNN）的数字温度传感器误差补偿方法：首先根据数字温度传感器的误差特征,构造两个相互独立的子RBFNN网络,获得两个独立的冗余补偿值;然后根据特征阈值、数字温度传感器的输出估计器和权值调节器,获得复合RBFNN输出融合权值,从而完成数字温度传感器的误差补偿,获得最终的测温结果。通过与Bagging算法、单RBFNN方法的比较仿真实验表明,这种基于CRBFNN补偿方法的性能最佳,采用这种方法补偿后的数字温度传感
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