一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法

王雪萍; 林康红

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一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法

更新时间：2026-01-21

- 一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法
- Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English) Issue 3, (2002)
- 作者机构：
  
  乌鲁木齐职业大学,乌鲁木齐职业大学新疆乌鲁木齐830002,新疆,乌鲁木齐,830002
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP212
- Published：2002
- 稿件说明：
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[1]王雪萍,林康红.一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法[J].新疆大学学报(自然科学版),2002(03):368-371.

王雪萍, 林康红. 一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2002, (3).
[1]王雪萍,林康红.一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法[J].新疆大学学报(自然科学版),2002(03):368-371. DOI：

王雪萍, 林康红. 一种利用RBF神经网络的传感器建模新方法[J]. Journal of Xinjiang University (Natural Science Edition in Chinese and English), 2002, (3). DOI：

摘要

介绍了基于 RBF神经网络的传感器建模新方法

其网络结构简单、收敛性好 .计算机仿真结果显示该模型能同时实现传感器的温度补偿和非线性校正 .

Abstract

In this paper

a new approach to sensor modeling based on RBF neural network is described. The construction of the neural network is simple and astringency is effective. The results of computer simulations illustrate that the inverse model can compensate the sensor effects of the nonlinearity and temperature.

关键词

Keywords

references

王化祥,张淑英.传感器原理及应用[M].天津:天津大学出版社,1988.4-18.

林康红,施惠昌等.基于神经网络的传感器非线性误差校正[J].传感器技术,2002,21(1):42-43.

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PoggioT,GirosiF.Networks forApproximation andLearning[J].ProcIEEE,1990,(78):1481-1496.

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