基于OBF神经网络的温度传感器非线性补偿方法

摘要：

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出应用递推最小二乘法训练正交基(OBF)神经网络进行非线性补偿的方法.研究结果表明,与RBF神经网络非线性补偿模型和BF神经网络非线性补偿模型相比,该正交基神经网络非线性补偿模型具有误差小,精度高,训练次数少的优点,故为一种有效的非线性补偿方法,在测控领域具有实用价值.

关键词：热敏电阻、传感器、非线性补偿、OBF神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP212.12(自动化技术及设备)

资助基金：湘潭大学教改项目1029-2904011

在线出版日期：2009-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：199-201