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利用RBF神经网络提高温度测量精度

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本文介绍在压力测量时，为提高测量精度，利用径向基函数神经网络（RBF）和智能温度传感器DS1822进行温度补偿，改善其测量精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力，自学习和泛化能力，采集样本数据训练构成具有双端输入、单端输出网络模型，采用改进的算法实现测量精度。

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来源
《中国新技术新产品》 |2008年第17期|11|共1页
作者
孙慧莲; 耿振野;
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作者单位

长春理工大学电信工程学院,吉林长春130022;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
温度补偿; 径向基函数神经网络; DS1822; 一线芯片;

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