|
|||||
|
|
| 一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法 | |
| 引用本文： | 赵望达,刘勇求,贺毅. 一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法[J]. 电子技术应用, 2004, 30(11): 26-28 |
| 作者姓名： | 赵望达 刘勇求 贺毅 |
| 作者单位： | 长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075;长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075;长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075 |
| 摘 要： | 介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。 |
| 关 键 词： | 传感器精度 温度补偿 径向基函数神经网络 温度传感器 DS18B20 |
| 修稿时间： | 2004-07-25 |
A new mothod to improve sensor precision based on RBF neural network |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |