基于OBF神经网络的温度传感器非线性补偿方法

谢文力; 曾喆昭

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针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出应用递推最小二乘法训练正交基(OBF)神经网络进行非线性补偿的方法.研究结果表明,与RBF神经网络非线性补偿模型和BF神经网络非线性补偿模型相比,该正交基神经网络非线性补偿模型具有误差小,精度高,训练次数少的优点,故为一种有效的非线性补偿方法,在测控领域具有实用价值.

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来源
《现代电子技术》 |2009年第13期|199-201|共3页
作者
谢文力; 曾喆昭;
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作者单位

湘潭大学,光电材料与物理学院,湖南,湘潭,411105;

长沙理工大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410076;

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正文语种 chi
中图分类 TP212.12;
关键词
热敏电阻; 传感器; 非线性补偿; OBF神经网络;

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