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一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法 被引量：6
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作者 赵望达 刘勇求 贺毅 《电子技术应用》 北大核心 2004年第11期26-28,共3页
介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温... 介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DS18B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力,通过大量的样本数据训练构建了双输入单输出网络模型,采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。 展开更多
关键词 RBF神经网络 智能温度传感器 DS18B20 泛化能力 算法实现 非线性映射 自学习 网络模型 温度补偿 双输入
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