一种基于神经网络算法的高精度拟合传感器温度特性曲线的方法

• 作者: 孙湘海 曾喆昭 王耀南 竺炜
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 曲线拟合 神经网络 傅立叶基函数 温度特性
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 物理类传感器
• 页码范围: 325-328
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 2191字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2007.02.019

摘要

为了有效改善传感器温度补偿特性,提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型.分析了算法的收敛性,为学习率的选择提供了理论依据.给出了对掺杂苯的SnO2纳米传感器的灵敏度-温度特性曲线进行拟合的实例.结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度(10-6),因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
2	竺炜	长沙理工大学电气与信息工程学院	35	259	10.0	14.0
3	曾喆昭	长沙理工大学电气与信息工程学院	81	495	13.0	16.0
5	孙湘海	长沙理工大学电气与信息工程学院	12	149	7.0	12.0