作者:张小俊,张明路,李小慧 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2009年第01期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2009010040 DOC编号:DOCCGJS2009010049 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点,提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法,并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究。实验结果表明,未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20.0%,基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1.44%,而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0.12%,故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿,令传感器具有更高的测量精度和温度稳定性。

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