一种利用函数链神经网络的传感器建模新方法

讨论基于函数链神经网络 (FLNN)的传感器建模新方法 ,其结构简单、使用灵活、建模容易 ,易于实时硬件实现。两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法 ,显示出网络的自适应能力、学习能力 ,基于FLNN的传感器模型可同时实现温度补偿和非线性校正。实际上 ,利用这种模型可以跟踪补偿环境改变引起的传感器特性的各种变化 ,在测控系统中具有良好的应用前景。