智能压力传感器精度的研究

• 作者: 倪珊珊 卢文科 殷广亮
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压力传感器 自适应学习率 BP 网络
• 年，卷（期）: 2015,（21）
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TP212.6
• 字数: 1870字
• 语种: 中文

摘要

通过对智能压力传感器精度的研究，选择基于自适应学习率的 BP 算法设计压力传感器。首先，给出了相应的硬件结构和软件设计，然后用标准的 BP 神经网络和改进的 BP 神经网络分别对压力和温度两个目标参量进行数据融合，进行测量结果显示。通过对测量结果的计算比较，发现利用改进的 BP 神经网络设计的传感器测量精度比标准的 BP 神经网络设计的传感器精度更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢文科	东华大学信息科学与技术学院	60	216	8.0	12.0
2	倪珊珊	东华大学信息科学与技术学院	2	6	1.0	2.0
3	殷广亮	东华大学信息科学与技术学院	2	6	1.0	2.0