RBF神经网络在智能多参数变送器中的应用

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介绍了扩散硅多参数传感器的结构原理及简单数学模型,提出了基于RBF神经网络的补偿算式,实现对过程差压、过程静压和传感器温度的准确测量和输出.考虑到智能变送器资源上的限制,设计适用的RBF神经网络及混合型学习算法,以求网络的简单,并在较少训练样本和学习周期的条件下满足变送器输出要求.实验结果表明,基于该RBF补偿算式设计的智能多参数变送器具有较高的输出精度.
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