基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿

• 作者: 俞阿龙
• 来源期刊: 传感器技术
• 学科: 工学
• 关键词: 铂电阻 径向基函数神经网络 非线性补偿
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 分类号: TP212
• 字数: 2170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2005.12.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞阿龙	淮阴师范学院物理与电子学系	73	489	12.0	18.0