作者：行鸿彦,彭基伟,吕文华,徐伟,武向娟 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2012年第12期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2012120170 DOC编号：DOCCGJS2012120179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对自动气象站上湿度传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题，提出采用RBF神经网络与最小二乘相结合的融合算法实现湿度传感器的温度补偿。该方法将湿度传感器在温度影响下的特性曲线分为两个非线性段和一个线性段，并且自适应的确定线性段和非线性段，在线性段利用最小二乘方法拟合出直线方程，在非线性段利用RBF神经网络补偿温度产生的影响。仿真结果表明，这种方法简单易行，与一般的BP神经网络和最小二乘多项式方法相比，具有拟合训练速度快，补偿精度高的特点，可以有效用于湿度传感器的温度补偿，提高传感器的测量精度和可靠性。

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