作者：张朋,陈明,何鹏举 单位：中国电子科技集团公司第二十六研究所 出版：《压电与声光》2010年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYDSG2010010040 DOC编号：DOCYDSG2010010049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 要提高声表面波(SAW)气体传感器的测量精确度，温度补偿是主要难题。目前有许多补偿方法，但其效果不佳。采用软件方法进行温度补偿的研究在国内外已成热点，但选用神经网络对声表面波气体传感器进行温度补偿罕见报道。该文以西北工业大学研发的声表面波CO气体传感器为研究对象，通过理论分析和实验，得到了声表面波CO气体传感器的温度特性曲线。提出了一种利用BP人工神经网络对声表面波CO气体传感器温度误差进行修正的新方法。计算机仿真和试验结果表明，该法能有效改善传感器的输出特性，且速度快，精度高，鲁棒性强，便于用硬件实现，具有较高的推广应用价值。

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