基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿

doi:10.13873/j.1000-97872005.12.015

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基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿

更新时间：2025-09-11

- 基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿
- Issue 12, Pages: 43-45(2005)
- 作者机构：
  
  淮阴师范学院物理与电子学系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872005.12.015
  CLC： TP212
- Published：2005
- 稿件说明：
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[J]. 2005, (12): 43-45.
DOI：

[J]. 2005, (12): 43-45. DOI： 10.13873/j.1000-97872005.12.015.

摘要

针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题

提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点

与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比

大大缩短了网络训练时间

从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。

Abstract

关键词

Keywords

references

吕新明,孙海峰,马艳娥.基于函数链神经网络的热电阻非线性校正[J].化工自动化及仪表,2003(03).

刘天键,王劭伯,朱善安.基于神经网络的铂电阻温度传感器非线性校正方法[J].仪器仪表学报,2002(05).

俞阿龙,吴达华.热电偶传感器的一种非线性补偿方法[J].计量技术,2001(08).

黄席樾,刘菡萏,石为人.基于遗传算法的 RBF 神经网络设计[J].重庆大学学报(自然科学版),1998(02).

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