基于灰色神经网络的压力传感器温度补偿模型

• 作者: 孙艳梅 宋志章 苗凤娟
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色模型 BP神经网络 压力传感器 温度补偿
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 光电技术应用
• 页码范围: 709-712
• 分类号: TP212
• 语种: 中文

摘要

压力传感器的输出随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声.针对BP神经网络对压力传感器温度补偿建模时误差较大的问题,提出了基于灰色模型和BP神经网络的压力传感器温度补偿模型.首先,用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声；然后,用降噪后的样本数据作为BP神经网络的输入进行训练.在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级.结果表明,采用该模型补偿后的压力传感器补偿精度明显优于BP网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗凤娟	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	96	292	8.0	13.0
2	孙艳梅	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	19	95	5.0	9.0
3	宋志章	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	31	74	5.0	6.0