作者：俞阿龙 单位：中国仪器仪表学会 出版：《仪器仪表学报》2007年第05期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYQXB2007050250 DOC编号：DOCYQXB2007050259 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题，本文提出了应用RBF神经网络强非线性逼近能力进行非线性补偿的方法。文中介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。该方法不依赖于传感器的模型，而是根据传感器的输入和响应数据，建立补偿模型。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、鲁棒性强，与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比，网络训练时间短等优点，从而方便了热敏电阻温度传感器在测控系统中的应用。

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