基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性

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更新时间：2025-09-11

- 基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性
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- 传感器与微系统 2004年第8期页码：29-31
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- DOI：10.13873/j.1000-97872004.08.011
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2004
- 稿件说明：
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基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性[J]. 传感器与微系统, 2004,(8):29-31.
基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性[J]. 传感器与微系统, 2004,(8):29-31. DOI： 10.13873/j.1000-97872004.08.011.

DOI：

利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近

并以振筒式压力测试系统为例

提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性

并且速度快、精度高、鲁棒性强

便于用硬件实现。

李阳春,罗志浩,蒋静坪.基于CMAC神经网络测温传感器的非线性校正[J].仪器仪表学报,2001(05).

贾要勤,常炳国.采用神经网络数据融合改善传感器的静态特性[J].西安交通大学学报,1999(11).

刘君华编著.智能传感器系统[M].西安电子科技大学出版社,1999.

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