摘要：提出了一种基于RBF神经网络的传感器非线性校正方法.传感器的输出及待测物理量的实际数值用于训练RBF神经网络,以得到非线性校正用的逆模型.只需较少的神经元就可构成上述逆模型,便于单片机软件实现或'固化'在硬件中.通过一个二维位移传感器的例子表明,采用RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于BP神经网络,能满足实用要求.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94550X/200301/7786995.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）