期刊文章详细信息
一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]长沙中南大学铁道校区土木建筑学院,410075
年 份：2004
卷 号：30
期 号：11
起止页码：26-28
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2000、DOAJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
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：RBF神经网络 智能温度传感器 DS18B20 泛化能力 算法实现 非线性映射 自学习 网络模型 温度补偿 双输入
分 类 号：TN912.2] TP183]
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