作者：行鸿彦,郭敏,张兰,张一波 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2018年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2018030110 DOC编号：DOCCGJS2018030119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 针对在实际使用中湿度影响温度传感器准确性的问题，通过对基本粒子群算法的分析，得出不受速度向量影响的简化粒子群算法，同时采用线性递减惯性权重，提出了一种改进SPSO-BP神经网络温度传感器的湿度补偿方法。通过改进的简化粒子群算法的不断迭代，优化BP神经网络的权阈值，直到得到最优权阈值，并赋给BP神经网络。根据湿度影响实验中测得的数据，运用此方法建立湿度补偿模型，与BP神经网络方法对比分析。结果表明，改进SPSO-BP神经网络的模型结构简单、补偿精度高，收敛速度快，有效地对温度传感器进行了湿度补偿。

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