【摘 要】
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随着测试技术的发展,压力传感器被广发的应用于各种精密测量和检测领域。由于受到被测量对象、测量环境等因素影响,其输出会产生各种误差,而常用的神经网络不能很好解决此问
【机 构】
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华东交通大学软件学院,华东交通大学现代教育技术中心
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随着测试技术的发展,压力传感器被广发的应用于各种精密测量和检测领域。由于受到被测量对象、测量环境等因素影响,其输出会产生各种误差,而常用的神经网络不能很好解决此问题。文中提出一种采用小波函数和超限学习机相结合的新方法,阐述了传感器的非线性校正原理和小波函数超限学习机的实现过程,并分别采用BP神经网络法,传统超限学习机和小波超限学习机对压力传感器进行非线性校正。实验结果表明：BP神经网络法使得传感器的最大相对波动由初始的22.32%降低到1.758%;而传统超限学习机方法使其降低到0.038%,小波超限学习
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