作者：俞阿龙 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2005年第12期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2005120140 DOC编号：DOCCGQJ2005120149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明：这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点，与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比，大大缩短了网络训练时间，从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。

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