作者：俞阿龙 单位：中国计量测试学会 出版：《计量学报》2006年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJLXB2006010110 DOC编号：DOCJLXB2006010119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素，为了克服传统线性标定方法的局限性，利用径向基函数(RBF)神经网络强非线性逼近能力进行了多维腕力传感器的静态标定，并将其与最小二乘法和BP神经网络标定法作了比较。以研制的六维腕力传感器为对象进行了实验，结果表明，采用RBF神经网络对多维腕力传感器标定比用最小二乘线性标定有更高的标定精度，网络训练速度则大大快于BP神经网络。这种新方法具有一定的实用价值。

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