基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿

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摘要：数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出（RBFNNE-FWO）的数字温度传感器误差补偿方法：首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94550X/201107/38591972.html

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关键词：温度传感器 神经网络 神经网 传感器 RBF 数字温度传感器 误差补偿 径向基函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差